随笔分类 - 问题记录
摘要：编译caffe报错： CXX tools/convert_annoset.cpp CXX tools/test_net.cpp CXX tools/caffe.cpp CXX tools/train_net.cpp CXX tools/convert_imageset.cpp CXX example
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摘要：如下链接是编译caffe的时候一些错误与解决 https://www.jianshu.com/p/36badc9fbcc2 我遇到的问题是编译成功了，但是运行的时候报错。 undefined symbol: _ZN5boost6python6detail11init_moduleER11PyModu
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摘要：编译 caffe 问题 (base) root@24a70b9d7a81:/home/caffe-jacinto-new-17# make all -j16 CXX/LD -o .build_release/tools/create_label_map.bin CXX/LD -o .build_re
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摘要：又是解决问题的一天，一个问题解决一天！！ 期间经过了多次放弃但是最终坚持下来并解决了难题！！！ 是这样的。 我们发现nvcaffe0.16.4会有显存问题，就是刚开始启动训练的时候cudnn会寻优然后会显存爆增，batch设置稍微大点儿就会溢显存！ 比如我正常训练显存是9G。我32G卡，开了一个训练
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摘要：src/caffe/proto/caffe.pb.h:17:2: error: #error This file was generated by an older version of protoc which is #error This file was generated by an old
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摘要：make all -j1 CXX/LD -o .build_release/tools/create_label_map.bin .build_release/lib/libcaffe-nv.so：对‘caffe::BlockingQueue<cv::Mat>::peek()’未定义的引用 .bui
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摘要：F0315 19:54:42.882098 40123 insert_splits.cpp:75] Unknown bottom blob 'pt_loc_flat' (layer 'pt_loss', bottom index 0) F0315 19:54:42.882098 40123 inse
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摘要：cv2.circle(image, (1250, 128), 300, (0, 255, 255), thickness=1) 居然没反应，活久见的奇怪问题。然后看到网上有人提示需要转一下格式 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) 果真就可以了
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摘要：#例子0 对‘myprojectApi::myprojectApi(bool, int, int, bool)’未定义的引用 这是我自己写一个库的测试工程时候报的错误。比如这个库名字叫libyanzhengma_chejian.so 在CMakeLists.txt下面这么写： cmake_minim
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摘要：这里需要编译caffe的python接口，然后训练的时候报错，报错内容显示是opencv的问题。 但是在终端下面python，再import cv2，再读取一张图片是可以的。 可是训练就报错，也不知道用的哪里的opencv。 pip2 install 'opencv-python<3.4' 装不上，
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摘要：这是一个奇怪的问题！ torch::Tensor pre_img(const cv::Mat &img, std::vector<float>v_mean, std::vector<float>v_std, int standard_h) { cv::Mat m_resize, m_stand; i
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摘要：大坑!!! 首先发现这个问题的时候是在libtorch1.1版本上面没有问题的代码，移植到高版本libtorch1.7，发现同样的代码在高版本上面精度不一样。然后查找原因的时候发现的。 运行代码发现没有显存累加情况但是精度不对，不能出效果图。之前的环境虽然存在显存累加问题但是精度是对的可以出效果图。
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摘要：error: reference to ‘DataType’ is ambiguous ICudaEngine* createEngine(unsigned int maxBatchSize, IBuilder* builder, IBuilderConfig* config, DataType d
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摘要：活久见的c++语法问题。 对于全局变量，只能初始化，不能赋值。 std::string path_wts; path_wts = "/data_1/everyday/0419/psenet/psenet0419.wts"; 在全局范围内这么写居然编译不过！报错如下： error: ‘path_wts
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摘要：what(): PyTorch is not linked with support for cuda devices Exception raised from getDeviceGuardImpl at /data_1/code/Libtorch/pytorch_1.7.1/c10/core/i
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摘要：# cuda10.0 include_directories(/usr/local/cuda/include) link_directories(/usr/local/cuda/lib64) # tensorrt 7.0.0.11 set(TENSORRT_ROOT ${CMAKE_SOURCE_D
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摘要：pytorch/libtorch qq群： 1041467052 模型部署到现场为了防止泄密，需要加密。加密一方面可以防止泄密，另一方面可以便于模型跟踪管理，防止混淆。 libtorch的加载模型的函数，torchjitload();我点开load可以看到函数。有两个： TORCH_API std:
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摘要：1.error: conversion from ‘atTensorAccessor<float, 2ul, atDefaultPtrTraits, long int>’ to non-scalar type ‘at::Tensor’ requested torch::Tensor result_d
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摘要：因为项目需要，稍微改了opencv一点源码，这个时候就需要源码编译opencv的库了。我pc机器上面试了没有问题，但是我们项目是跑在移动设备安卓上面的，算法通过jni打包接口供上层java调用，opencv用的安卓版本的，这就坑爹了，没办法，我就编译安卓版本的opencv吧，这里面的坑真多。 参考链
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