- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试使用 Pytorch 实现字符 LSTM。但是我收到了 cudnn_status_bad_params 错误。这是训练循环。我在 line output = model(input_seq) 上遇到错误。
for epoch in tqdm(range(epochs)):
for i in range(len(seq)//batch_size):
sidx = i*batch_size
eidx = sidx + batch_size
x = seq[sidx:eidx]
x = torch.tensor(x).cuda()
input_seq =torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(x,seq_lengths,batch_first = True)
y = out_seq[sidx:eidx]
output = model(input_seq)
loss = criterion(output,y)
loss.backward()
optimizer.step()
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py in __call__(self, *input, **kwargs)
487 result = self._slow_forward(*input, **kwargs)
488 else:
--> 489 result = self.forward(*input, **kwargs)
490 for hook in self._forward_hooks.values():
491 hook_result = hook(self, input, result)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/rnn.py in forward(self, input, hx)
180 else:
181 result = _impl(input, batch_sizes, hx, self._flat_weights, self.bias,
--> 182 self.num_layers, self.dropout, self.training, self.bidirectional)
183 output = result[0]
184 hidden = result[1:] if self.mode == 'LSTM' else result[1]
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
最佳答案
我遇到了同样的错误,如果你切换到 CPU,你会得到更好的错误描述。就我而言,问题出在我提供给网络的输入类型上。我正在发送我猜 long
, 而模型需要 float
.我进行了以下更改并且代码有效。基本上切换到 CPU 会给出更好的错误描述。
input_seq = input_seq.float().cuda()
关于pytorch - cuDNN 错误 : CUDNN_STATUS_BAD_PARAM. 有人可以解释为什么我会收到此错误以及如何纠正它?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55042931/
在 Ubuntu 16.04 上按照标准命令安装 Lua 和其他依赖项: conda install lua=5.2 lua-science -c alexbw 我在行中遇到错误: require '
我正在尝试在 python 3 中创建机器学习。但后来我试图编译我的代码,我在 Cuda 10.0/cuDNN 7.5.0 中遇到了这个错误,有人可以帮我解决这个问题吗? RTX 2080 我在:喀拉
我在安装了 CUDA 7.5 并正常工作的 Ubuntu 系统上使用 Python 和 IDE Pycharm。 我刚刚将 CUDNN 文件与我的常规 CUDA 安装合并。 现在,当我从 Tensor
我正在尝试配置 theano 以在我的 Windows 机器上使用 gpu。我已经将 .theanorc 设置为使用 device= gpu 但是当我运行一些应该使用 gpu 的代码时,我收到以下错误
当我为Windows编译caffe(64位,发行版,2013年,nvidia 750,opencv 3.1,cuDNN版本5.1)时,出现以下错误 "Error 13 error C1083: Can
我正在尝试理解和调试我的代码。我尝试使用在 GPU 上的 tf2.0/tf.keras 下开发的 CNN 模型进行预测,但得到了那些错误消息。 有人可以帮我修吗? 这是我的环境配置 enviromen
我现在在 C++ 中使用 Cuda 有一段时间了,我想试试 cuDNN。我想直接使用 C++,但我大多只能找到基于不同平台(如 Caffè 或 TensorFlow)的示例和教程。这是否意味着我不能在
我不确定这是否是这个问题的正确堆栈交换,但这里是。 我已经安装了最新的 CUDA 驱动程序和 Tensorflow 1.14,但是当我尝试训练卷积层时,Tensorflow 说它找不到实现,因为它无法
我需要找到有关提供给 cudnnConvolutionForward、cudnnConvolutionBackwardData、cudnnConvolutionBackwardFilter 函数系列的
我在尝试运行前馈 torch.nn.Conv2d 时收到此消息,得到以下堆栈跟踪: ----------------------------------------------------------
我正在尝试加载 NSynth 权重,我正在使用 tf 版本 1.7.0 from magenta.models.nsynth import utils from magenta.models.nsyn
我搜索了很多地方,但我得到的只是如何安装它,而不是如何验证它是否已安装。我可以验证我的 NVIDIA 驱动程序是否已安装,并且 CUDA 是否已安装,但我不知道如何验证 CuDNN 是否已安装。非常感
库德恩:https://developer.nvidia.com/cudnn 我登录并完成 NVIDIA 希望您完成的所有任务;然而,当需要下载文件时,我似乎不知道如何通过 wget 和命令行来完成它
我编写了一个简单的应用程序来测试 cudnn rnn api 并检查我的理解是否正确; 代码是这样的, int layernum = 1; int batchnum = 32; int hiddenS
CuDNN 安装程序似乎在查找错误版本的 CUDA。我究竟做错了什么?完整的故事: Ubuntu 16.04 安装了两个版本的 CUDA,9.0 和 9.1。/usr/lib/cuda 链接到 9.1
我有以下基于 Theano example 的代码: from theano import function, config, shared, sandbox import theano.tensor
我在Windows机器(Win10 Pro 64位,i7-7700,8GB内存,GTX-1060-6GB)中使用cupy和Spyder3.3.6和Python 3.7.5。 cupy、chainer、
我正在运行example Keras 的 kaggle_otto_nn.py,后端为 theano。 在下面的打印输出中,第 5 行,有这样的内容: CNMeM is enabled with ini
cuDNN 安装手册说 ALL PLATFORMS Extract the cuDNN archive to a directory of your choice, referred to below
我正在使用 ubuntu 20.04 并安装了 anaconda。根据this instruction ,我通过 conda create -n tf tensorflow-gpu 创建一个环境 在安
我是一名优秀的程序员,十分优秀!