Microsoft C++ exception: std::bad_alloc at memory location 0x00000071F8AFC730 Visual Studio 2015 환경에서 TensorFlow 를 구동할 때 Debug 모드로 실행하면 날 수 있는 에러이다. 빨리 해결하기 위해서는 Debug 모드가 아닌 Release 모드로 실행하길 바란다. github 이슈와 어떤 포럼에 의하면 아래와 같다. I think this is a known limitation of MSVC, e.g. see this forum post. Presumably the issue is a different memory layout for std::string in the two libraries, and this will..

ERROR: 00007FF9E75E3E5830. Please check cuda installation: http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html. Installation Guide Linux :: CUDA Toolkit Documentation Check that the device files/dev/nvidia* exist and have the correct (0666) file permissions. These files are used by the CUDA Driver to communicate with the kernel-mode portion of the NVIDIA Driver. Applications tha..

* 2019.10.10 해결 완료 난 RTX 2080 에 CUDA 10.0 cuDNN 7.3.1 환경이라서 분명 tensorRT 5.0.2.6 - CUDA 10.0 버전을 설치하고 TensorRT 소스를 돌리면, 왜 아래와 같은 오류가 나는 것일까. ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory 아래 libcublas.so.9.0 은 CUDA 9.0 버전에 있는 파일이고 나는 libcublas.so.10.0 파일만 존재하는데 ... TensorRT 를 CUDA 10.0 으로 깔았는데 왜 CUDA 9.0 을 찾는 것인가? 에러를 쳐보면 다들 CUDA 9.0 으로 다운그레이드 하라고 나오거나 Te..

WARNING:tensorflow:Entity could not be transformed and will be executed as-is. Please report this to the AutgoGraph team. When filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux, `export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10`) and attach the full output. Cause: converting : AssertionError: Bad argument number for Name: 3, expecting 4 WARNING:tensorflow:Entity could not be transformed and will be executed as-is...

Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 에러는 아래와 같이 gpu 옵션을 통해 해결 방법 1 : gpu 메모리 런타임 할당에 따라 메모리 설정하여 해결 ( allow_growth 이용) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config) 방법 2 : gpu 메모리 할당 비율을 설정하여 해결 (per_process_gpu_memory_fraction 이용) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 sessio..

docker 환경에서 opencv 를 이용하여 새로운 창을 띄울 경우 아래와 같은 에러가 발생한다. cannot connect to X server unix:0 이는 도커를 만들 때 설정해주고, docker가 돌고있는 로컬 환경에서 아래와 같은 명령어를 통해 해결한다. 해결법 1. $ xhost local:root 출처 1 : https://askubuntu.com/questions/175611/cannot-connect-to-x-server-when-running-app-with-sudo Cannot connect to X Server when running app with sudo When I am running some software using sudo command it showing error..

git 에 push를 아래와 같이 했을 때 $ git push -u origin master 아래와 같은 에러가 뜨면서 실패했다고 뜨면 Username for 'https://github.com': name Password for 'https://seohee@github.com': remote: Invalid username or password. fatal: Authentication failed for 'https://github.com/name/name.git/' 설정하였던 origin을 삭제하고, 다시 git remote add origin "자신의 레포지토리" 를 설정해준다. $ git remote -v $ git remote remove origin $ git remote add origin ..

아래와 같은 에러는 2019-05-21 08:35:00.310722: E tensorflow/contrib/tensorrt/log/trt_logger.cc:38] DefaultLogger engine.cpp (99) - Cuda Error in initializeCommonContext: 4 (Could not initialize cudnn, please check cudnn installation.) terminate called after throwing an instance of 'nvinfer1::CudaError' what(): std::exception Aborted (core dumped) Session 돌릴 때 gpu memory 할당을 너무 높게 줘서 생긴 문제 일 수도 있다. with ..

Building CXX object modules/optflow/CMakeFiles/opencv_test_optflow_pch_dephelp.dir/opencv_test_optflow_pch_dephelp.cxx.o Building CXX object modules/optflow/CMakeFiles/opencv_perf_optflow_pch_dephelp.dir/opencv_perf_optflow_pch_dephelp.cxx.o In file included from ~/workspace/opencv/opencv-master/modules/stitching/include/opencv2/stitching.hpp:49:0, from ~/workspace/opencv/opencv-master/modules/s..

Yolo v3 + TensorRT 프로젝트 CMAKE 하다가 난 에러 CMake Error at CMakeLists.txt:15 (find_package): Could not find module FindOpenCV.cmake or a configuration file for package OpenCV. Adjust CMAKE_MODULE_PATH to find FindOpenCV.cmake or set OpenCV_DIR to the directory containing a CMake configuration file for OpenCV. The file will have one of the following names: OpenCVConfig.cmake opencv-config.cmake opencv..

* 아직 에러 수정 못함 * 수정중 Anaconda 환경에서 TensorRT 5.0.2.6 (CUDA 10.0) 버전을 설치하고 SampleMNIST 예제를 실행하는데 다음과 같은 에러가 뜸 ... (tensorrt) $~/TensorRT-5.0.2.6/samples/python/end_to_end_tensorflow_mnist$ python sample.py -d /home/seohee/TensorRT-5.0.2.6/data [TensorRT] ERROR: cuda/cudaMLPFCLayer.cpp (83) - Cuda Error in rowMajorMultiply: 13 [TensorRT] ERROR: cuda/cudaMLPFCLayer.cpp (83) - Cuda Error in rowMajorMu..

참고자료 : https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1047487/tensorrt-5-0-2-6-yolov3_onnx-sample-error-/ https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1047487/tensorrt-5-0-2-6-yolov3_onnx-sample-error-/ devtalk.nvidia.com onnx 버전에 맞게 다시 설치 함 pip uninstall onnx pip install onnx=1.2.2