Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0) CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
pycharm呼叫cuda時報錯：
Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0) CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
解決方法：加sudo 執行
如果是pycharm啟動，則：
sudo ./pycharm.sh
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Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (6 vs. 0)
一開始以為是batch size設定得太大，將batch size 設定為 1 後出現如下得錯誤。 CUDNN_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0) CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 修改CMakeLists.txt的第41行，即如下的
Check failed: error == cudaSuccess (74 vs. 0) misaligned address
參考： https://github.com/BVLC/caffe/issues/5729 You can insert tow lines of code before size_t total_max_workspace = ... as follow: s
Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error *** Check failure stack trace: ***
Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error *** Check failure stack trace: *** @ 0x7fecadac1daa (unknown) @
成功解決caffe的check failed: error == cudaSuccess(9 vs. 0) invalid configuration..問題
因為修改了caffe的原始碼和opencv的原始碼，導致執行時出現check failed: error == cudaSuccess(9 vs. 0) invalid configuration..問題。如下圖所示。 出現這個錯誤的原因是因為程式在 CUDA_POST
Check failed: error == cudaSuccess (48 vs. 0) no kernel image is available for execution
報錯： CUDA版本為9.0，在Ubuntu 16.04上安裝Caffe時報錯： Check failed: error =s (48 vs. 0) no kernel image is available for execution on device... 原因：
配置SSD-caffe測試時出現“Check failed: error == cudaSuccess (10 vs. 0) invalid device ordinal”解決方案
這是由於GPU數量不匹配造成的，如果訓練自己的資料，那麼我們只需要將solver.prototxt檔案中的device_id項改為自己的GPU塊數，一塊就是0，兩塊就是1，以此類推。 但是SSD配置時的例子是將訓練語句整合成一個python檔案ssd_pascal.py，所以需要改此程式碼。相關配置訓練方法
F1217 09:24:27.107496 4541 syncedmem.cpp:71] Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown
F1217 09:24:27.107496 4541 syncedmem.cpp:71] Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error 或者 nvcc warning : The 'comput
執行caffe時報錯：Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS
cudnn_conv_layer.cpp:53] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (6 vs. 0) CUDNN_STATUS_ARCH_MISMATCH 原因是顯示卡的compute capability不夠，
caffe check failed registry.count(type) == 1(0 vs. 1) unknown layer type問題
在Windows7下呼叫vs2013生成的Caffe靜態庫時經常會提示Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type的錯誤，如下圖： &nb
solver_factory.hpp:76] Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown solver type: SGD
問題描述 本人遇到這個問題的環境： Ubuntu16 CUDA8 Caffe Matlab2015b 具體環境安裝可見個人部落格 在編譯matlab版本caffe時遇到 安裝正常，編譯caffe正常，編譯matcaffe正常，測試matcaffe也正常，但在用matc
libcaffe Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type: Input (known types: )
#include "caffe/common.hpp" #include "caffe/layers/input_layer.hpp" #include "caffe/layers/inner_product_layer.hpp" #include "caf
cuda_launch_config.h:127] Check failed: work_element_count > 0 (0 vs. 0)
這個問題真奇怪，很多地方說版本問題，沒有請自實驗，因為我的機器不是所有tensorflow的程式都不能跑，所以不敢隨便變化，只是在程式中加了 os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVIC
目標跟蹤：MTCNN報錯Check failed: registry.count(type) == 0 (1 vs. 0)
錯誤描述 當我在終端下用caffe命令對帶有PythonLayer的網路訓練時，出現瞭如下錯誤。 該錯誤提示Layer的卷積型別已經註冊過了。為什麼會出現這個錯誤呢？ 其實是，博主機子上有多個Caffe版本，該版本的pycaffe介面沒有被指定正確。 解決方法
[Caffe]:關於Check failed: shape[i] >= 0 (-2 vs. 0)錯誤
錯誤發現及分析 當使用caffe訓練網路的時候，出現如題錯誤，我們可以分析下日誌，日誌如下： 我們可以看出，在錯誤發生前生成的Top shape:64 2048 4 4 。也就是feature
caffe Check failed: mdb_status == 0 (2 vs. 0) No such file or directory
錯誤提示:Check failed: mdb_status == 0 (2 vs. 0) No such file or directory，建立資料層mnist是找不到mdb檔案 I0417 13:28:17.764714 35030 layer_fac
沒有生產者 Failed to check the status of the service org.java.service.HotelService. No provider available for the service
ble 1.0 防火墻 stat 設定 火墻 xml文件 tro 問題 經過反復查找原因終於鎖定了生產者XML文件中的version="1.0" 教訓：如果生產者設定了服務的版本，消費者一定要提供相應的版本號（或空或寫入對應的版本號） 如果有朋友不是這個問題，建議看看防
記錄一次dubbo找不到service問題Failed to check the status of the service
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Allocate exception for servlet springmvc java.lang.IllegalStateException: Failed to check the status
品優購異常資訊 嚴重: Allocate exception for servlet springmvc java.lang.IllegalStateException: Failed to check the status of the service com.pinyougou.pa
dubbo異常:Failed to check the status of the service . No provider available for the service 解決
dubbo配置的時候需要一個註冊中心 這個註冊中心主要起的作用為服務做配置 每當一個服務生產者去註冊服務時候 會把這個生產者的ip跟埠號丟上去註冊中心 而服務的消費方就會從註冊中心拿到服務的ip跟埠號 放在本地檔案中 底層呼叫netty訪問服務 昨天跟同事一塊調程式 他開服