Я тестирую Faster Rcnn. Установка в порядке. Во время установки у меня была одна проблема с cudnn5.1, и я последовал предложению, которое здесь и теперь установка в порядке.

Теперь я тестирую демонстрационный код как

./tools/demo.py

Тогда у меня ошибка как

I1117 09:48:41.011925 12503 net.cpp:51] Initializing net from parameters: 
name: "VGG_ILSVRC_16_layers"
state {
  phase: TEST
  level: 0
}
.
.
.
layer {
  name: "cls_prob"
  type: "Softmax"
  bottom: "cls_score"
  top: "cls_prob"
}
I1117 09:48:41.012234 12503 layer_factory.hpp:77] Creating layer input
I1117 09:48:41.012251 12503 net.cpp:84] Creating Layer input
I1117 09:48:41.012259 12503 net.cpp:380] input -> data
I1117 09:48:41.012271 12503 net.cpp:380] input -> im_info
I1117 09:48:41.328574 12503 net.cpp:122] Setting up input
I1117 09:48:41.328608 12503 net.cpp:129] Top shape: 1 3 224 224 (150528)
I1117 09:48:41.328614 12503 net.cpp:129] Top shape: 1 3 (3)
I1117 09:48:41.328618 12503 net.cpp:137] Memory required for data: 602124
I1117 09:48:41.328624 12503 layer_factory.hpp:77] Creating layer conv1_1
I1117 09:48:41.328655 12503 net.cpp:84] Creating Layer conv1_1
I1117 09:48:41.328660 12503 net.cpp:406] conv1_1 <- data
I1117 09:48:41.328670 12503 net.cpp:380] conv1_1 -> conv1_1
F1117 09:48:41.676553 12503 cudnn.hpp:128] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (3 vs. 0)  CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
*** Check failure stack trace: ***
Aborted (core dumped)

Что не так с моей установкой для этого более быстрого rcnn?

У меня cuda8.0 и libcudnn5_5.1.10-1 + cuda8.0 установлен на Ubuntu16.04. У меня графическая карта Qurdo K4200.

0
batuman 17 Ноя 2017 в 05:14

1 ответ

Лучший ответ

Теперь у меня работает. Поскольку libcudnn5_5.1 предназначен для CUDA7.5. Можете проверить в руководстве пользователя cudnn требования к графическому процессору и драйверам. Поэтому я перешел на cudnnv6.0 для CUDA8.0.

Тогда вы можете столкнуться с проблемой

Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0)  invalid device function

Для этого вам нужно будет py-быстрее-rcnn / lib / fast_rcnn / config.py и изменить

__C.USE_GPU_NMS = True

to 
__C.USE_GPU_NMS = False

Тогда теперь это работает.

0
batuman 17 Ноя 2017 в 04:38