DeepFaceLab 虽然没有可视化界面,但是在众多换脸软件中,是安装最方便,更新最快,整体性能最佳的一个.这个软件对于系统依赖很低,也就是不需要装各种各样的“插件”. 但是即便如此,由于版本的不断更新,也会出现一些问题.比如本来是好的,用着用着就不稳定了. 这次要说的错误是,Could not create cudnn handle,提示不能够创建cudnn句柄. cudnn是用来加速神经网络的组件,一般换脸软件都会调用这个.但是DFL明明是自带cudnn为什么会报错了呢? 让人百思不得其解

opencv分类器训练中,出错一般都是路径出错,例如, 1.opencv_traincascade.exe路径 2.负样本路径文件,neg.dat中的样本前路径是否正确 3.移植到别的电脑并修改完路径后,最好重新生成正样本描述文件,pos.vec 4.同时修改cmd命令中的相关路径 5.我总感觉cmd命令或者opencv训练程序有记忆功能,修改了参数还是训练报错,我一般会重启电脑,或者将cmd命令薄.bat文件修改个名字 6.附录训练时的各种参数 Command line arguments o

三通道编译通过但无法训练 报错 InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [128] vs. [384].其中384= 128×3报错原因     本文为三通道2DCNN,在model的中间通过代码: outputs = keras.layers.concatenate([inputs_1, inputs_2, inputs_3], axis = 0) 将三个通道的输出结合了在一起,注意是在axis

title: TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError date: 2018-04-01 12:35:44 categories: deep learning tags: MNIST TensorFlow 在最后测试的一步报错: ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor 搜索了一下才知道是GPU显存不足(emmmm....)造成的,可以把最后测

训练DQN,报错:OSError: [Errno 12] Cannot allocate memory 问题介绍: 这两天在做强化学习的作业,使用 DQN 打 Atari 游戏,但在训练过程中,出现了题目中描述的错误. 解决方案: 参考链接( https://github.com/openai/gym/issues/110 ) (1)涉及知识:linux 的 overcommit_memory.overcommit_ratio overcommit_memory 是内核对内存分配的一种策略. v

最近使用Fast R-CNN训练了实验室的数据集,期间遇到一些报错,主要还是在配置环境上比较麻烦,但可以根据提示在网上找到解决这些错误的办法.这里我只记录一些难改的报错,以后再遇见这些时希望能尽快解决~ 报错汇总: 1.assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all() 2.targets_dh = np.log(gt_heights / ex_heights) 3.AssertionError: assert (gt_heights > 0).all() 4.

错误1:  训练正常开始后,能正常看到日志输出,但中途报错 ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[1435,9,256] ..................... ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[1435,9,256

这是训练中文vocab做的句子相似度的程序: /home/xbwang/torch/install/bin/luajit: /home/xbwang/newtextsimilarity/util/Vocab.lua:75: Token not in vocabulary and no UNK token defined: 好 在这一步时出现了报错,回去看vocab.lua的代码就能发现是因为在词库中没有相应词的向量 stack traceback: [C]: in function 'error

Rstudio Server 是Rstudio开发的基于R语言的网页版(只能在Linux),你在手机上都可以运行R,还是挺方便的.就是配置起来有点麻烦.      官方下载链接:https://www.rstudio.com/products/rstudio/download-server/ 本文列举了8个报错提醒以及如何将本机与Rstudio Server实现交互. -------------------------------- 1.为啥笔者觉得Rstudio Server适合Linux?

嗯哼,这几天篮球比赛,天天训练,学习都耽搁了,DDCTF做了一会心态就爆炸了,蓝瘦,明天再打一场,希望能赢呢,打完就疯狂继续学习了.今天抽空又做了一些基本的SQL注入题目,墨者学院的一道报错注入的题目,很基础.并且没过滤啥,所以直接肝就完事了.我一开始用了SQLMAP就直接跑了,然后还是锻炼一下手注把. 首先,还是那个页面(最近又用起了火狐,毕竟比Chrome 占用资源少,卡顿少) 然后加了一个' 很明显的报错注入把.那我就用我之前学到的一个updatexml函数来报错: http://219.

目前在学习pytorch,自己写了一些例子,在这里记录下来一些报错及总结 1. RuntimeError: Expected object of type torch.FloatTensor but found type torch.cuda.FloatTensor for argument #2 'weight' 详细报错信息 Traceback (most recent call last): File , in <module> outputs = net(inputs) File ,

1 FailedPreconditionError错误现象 在运行tensorflow时出现报错,报错语句如下: FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value Variable [[Node: Variable/read = _MklIdentity[T=DT_FLOAT, _kernel="MklOp", _device="/job:local

1.PaddlePaddle使用CPU时正常运行,但是使用GPU时却报出一堆错误信息,节选如下: paddle.fluid.core.EnforceNotMet: enforce allocating <= available failed, > at [/paddle/paddle/fluid/platform/gpu_info.] PaddlePaddle Call Stacks: 0x7f89b8241736p paddle::platform::EnforceNotMet::Enfor

环境:python3,tensotflow 在恢复了预先训练好的模型进行预测时,第一次是能够成功执行的,但我多次restore模型时,出现了以下问题: 1.ValueError: Variable char_embed/char_embedding already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: 解决方法参考https://www.jianshu.com/

在服务器上训练并保存模型,复制到本地之后load_model()报错: ValueError: Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float32: 'Tensor("embedding_1/random_uniform:0", shape=(5001, 128), dtype=float32)' 原因:服务器和本地的运行环境配置不同 查看本地keras版本: In [1]: import kera

参考: https://blog.csdn.net/chixia1785/article/details/80040172 https://blog.csdn.net/gxiaoyaya/article/details/78363391 Mask_RCNN用COCO数据集训练需要用到pycocotools这个第三方库,在命令行用 pip install pycocotools会报错 安装pycocotools 1.获取源码: (base) G:\>git clone https://github

在使用tensorflow的object detection时,出现以下报错 tensorflow Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape 可能的解决方法: 减小训练的batch大小

利用pytorch加载mnist数据集的代码如下 import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', train=True, # this is training data transform=torchvision.transf

1.pytorch报错:ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1,512,1,1]) 2.网上查找的原因为模型中用了batchnomolization,训练中用batch训练的时候当前batch恰好只含一个sample,而由于BatchNorm操作需要多于一个数据计算平均值,因此造成该错误. 3.解决方法:在torch.utils.data.Data

前言 最近要使用pillow库, 来训练验证码模型, 但是死活都安装不上 环境 docker中安装, python3 尝试安装 pip install pillow easy_install Pillow pipenv install pillow 结果死活就是装不上 报错如下: Collecting pillow Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/5b/bb/cdc8086db1f15d0664dd22a62c69613c

pytorch在训练中使用多卡: conf.device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else "cpu") conf.device_ids = list(conf.device_ids) self.model = torch.nn.DataParallel(self.model, device_ids=conf.device_ids) self.model.to(conf.device) 然后在训练的命令行