运行caffe时报错：Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS
2016-04-15 17:07
525 查看
cudnn_conv_layer.cpp:53] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (6 vs. 0) CUDNN_STATUS_ARCH_MISMATCH
原因是显卡的compute capability不够，只有2.1，而cuDnn需要3.0以上
怎么样查看compute capability呢？
在cuda的安装目录的samples目录下，有个1_Utilities\deviceQuery，编译里面的工程就可以看到结果了
这时可以把cuDnn的选项去掉
在各个项目点击右键【属性】->【C/C++】->【所有选项】->【预处理器定义】(preprocessordefinitions)
然后在右边点击向下的箭头，【编辑】
删除里面的USE_CUDNN，然后重新编译
,
原因是显卡的compute capability不够，只有2.1，而cuDnn需要3.0以上
怎么样查看compute capability呢？
在cuda的安装目录的samples目录下，有个1_Utilities\deviceQuery，编译里面的工程就可以看到结果了
这时可以把cuDnn的选项去掉
在各个项目点击右键【属性】->【C/C++】->【所有选项】->【预处理器定义】(preprocessordefinitions)
然后在右边点击向下的箭头，【编辑】
删除里面的USE_CUDNN，然后重新编译
,
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- Some Notes of Caffe Installation
- Some Notes of Python Interfaces Pycaffe (Caffe)
- 准确率， 召回率，mAP
- ubuntu 14.04上配置无GPU的Caffe（A卡机适用）
- caffe term: epoch, itr
- caffe+ubuntu14.04
- caffe中的iteration,batch_size, epochs理解
- caffe solver.prototxt文件
- caffe模型的使用
- Extract CNN features using Caffe
- 配置Caffe+VS2013+CUDA 6.5+Windows 8.1 64位系统
- 使用faster rcnn训练自己的数据（py-faster-rcnn ）
- 在Ubuntu中使用Python的matplotlib库时图片不能显示问题的解决方法
- 安装Caffe的Python wrapper时出现问题的解决方法
- 如何针对自己的需要修改caffe的网络（Python）
- caffe安装指南（Ubuntu13.04 x86)
- Caffe学习笔记二 Extracting Features
- Caffe学习笔记一 Caffe的结构
- Caffe学习笔记二 mnist的使用
- Ubuntu14.04+Caffe+CPU，挖挖坑坑