This is caused by the unmatching of gpu device number when loading a saved model. torch.load('my_file.pt', map_location=lambda storage, loc ...

在指定用第几块GPU的时候，在代码开头输入了 表示用第二块GPU，并且也只能看见第二块，然后输入： 这时候输出的就是1（其实一共有4块） 至此应该不会有什么问题，但是问题出就出在后面的代码： 最好用以下形式，而不是用.cuda(),因为这个无法指定 ...

ubuntu14.04 caffe 运行别人的程序，报错Check failed: error == cudaSuccess (10 vs. 0) invalid device ordinal。根据网上的说法，GPU内存不够，可是batch大小改为1了还是不行。问了博士师兄才发现，在该行上面 ...

网上的解决方案意思是对的，但并没有给出相应的实际解决方法： 问题描述： 当使用ImageFolder方式构建数据集的时候： pytorch会自己扫描train_path下的每一个文 ...

　　参考资料：自己debug 　　首先，我报错的问题的文本是：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered以及 　　Assertion `input_val >= zero && input_val < ...

是这样的，在跑fasterrcnn的时候，要把原模型21个类别改为自己的类别数目，第一次改过后运行没有报错，第二次再修改就报错了，错误如下 网上的主要解决方法如下： ...

在使用pytorch训练模型时遇到上面的问题，查了好久也不知道啥原因，最后在别人的帖子里找到类似的问题，就试试 解决办法：检查labels中是否有负值，如果有改成非负整数就可以了 ...

版本： tensorflow-gpu 原因： 在创建session时没有使用我想让它用的gpu 解决方案： 1. 在python程序中： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 2. 运行时 ...