文章目錄
- 前言
- 問題1
- 問題2
- 問題3
- 問題4
前言
最近這段時間在Ubuntu試YOLOV4，在訓練程序中遇到了許多問題，對其進行了總結，
問題1
/usr/local/cuda/include/cudnn.h:61:10: fatal error: cudnn_ops_infer.h: No such file or directory
#include “cudnn_ops_infer.h”
^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.
Makefile:182: recipe for target ‘obj/image_opencv.o’ failed
make: *** [obj/image_opencv.o] Error 1
解決方案：這是cuDNN沒有配置好的原因，推薦卸載cuDNN然后采用deb的方式安裝，tgz安裝即使查版本號能顯示，但可能還是沒有完全裝上，
問題2
./src/image_opencv.cpp:16:10: fatal error: opencv2/core/version.hpp: No such file or directory
#include <opencv2/core/version.hpp>
解決方案：這是因為你Makefile opencv設定為了1，但是你并沒有安裝c++的opencv
具體安裝流程可以參考----》這個
問題3
Bus error（coredumped）
網上我看別人訓練YOLOV4時，這個問題的描述幾乎沒有，也是研究了很久才解決這個坑，還是cuda環境配置問題，環境配置太重要了
解決方案：可以將這三個設定為0，重新make ，如果可以正常用cpu訓練，則就是cuda 環境配置問題，我是直接卸載了cuda，和cudnn重新配置了一下，發現就能呼叫GPU訓練了，
還有makefile里面的路徑一定要調對，可以參照我的
原來的Makefile是直接nvcc = nvcc
要修改為NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc
如果還是不行，將上圖中路徑里的cuda改為（cuda-版本號）例如：/local/cuda-10.2/lib
問題4
CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
Segmentation fault(core dumped)
解決方案：算力引數需要按照你自己顯卡來調節，改ARCH，按照他提供的參考，直接復制黏貼替換原來的位置，（我的顯卡是1650ti,所以選擇的是1050,1060那區間的引數）
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/337842.html
標籤：其他
下一篇：undefined reference to `cv::VideoCapture::VideoCapture()