原因: config.yml中的 DEVICE配置出了問題。原文件中默認:DEVICE: 1 # 0: CPU, 1: GPU這里的配置與本機CUDA的起了沖突,在CUDA安裝目錄下的C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 ...
本人使用的是Ubuntu . ,使用GPU進行深度煉丹的時候出現了Cuda runtime error 的錯誤。 參考:https: discuss.pytorch.org t cuda runtime error Ubuntu seems to have some issues with sleep suspend or maybe Linux in general . 解決辦法為在終端中使用下 ...
2020-08-10 10:34 0 935 推薦指數:
原因: config.yml中的 DEVICE配置出了問題。原文件中默認:DEVICE: 1 # 0: CPU, 1: GPU這里的配置與本機CUDA的起了沖突,在CUDA安裝目錄下的C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 ...
https://blog.csdn.net/weixin_39750084/article/details/81501395 https://blog.csdn.net/zichen7055/art ...
This is caused by the unmatching of gpu device number when loading a saved model. torch.load('my ...
是這樣的,在跑fasterrcnn的時候,要把原模型21個類別改為自己的類別數目,第一次改過后運行沒有報錯,第二次再修改就報錯了,錯誤如下 網上的主要解決方法如下: ...
更換了數據集, 在計算交叉熵損失時出現錯誤 : cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMa 解決檢查兩個問題: 1. 模型輸出 ...
Monday1. I see.我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. ...
999 ...
第一個問題:CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed. 已放棄 (核心已轉儲)由Error類型可以知道運行模型所需的顯存空間超過了顯卡提供的顯存。解決辦法:修改 ...