caffeエラー== cudaSuccess（77対0）不正なメモリアクセスが発生しました

Question

最近、私はcaffeのsoftmax_loss_layerのコードを変更する必要があります。 カフェのバージョンは次のとおりです。私のコードで、残りはsame.Hereです...間https://github.com/BVLC/caffe

コード私はコード ファーストを変更する方法ですが、私はloss_layers.hppに

class SoftmaxWithLossLayer : public LossLayer<Dtype> { 
... 
Blob<Dtype> rs_; 
... 
} 

をRS_を追加しました

そして、I [2] dense_image_data_layer.cppから

あるsoftmax_loss_layer.cpp

void SoftmaxWithLossLayer<Dtype>::LayerSetUp(
const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { 
... 
rs_.Reshape(bottom[2]->num(),bottom[2]->channels(),bottom[2]->height(), 
bottom[2]->width()); 
} 

底にRS_を再形成します

F0108 10:45:48.291290 2859 math_functions.cu:81] Check failed: error ==  cudaSuccess (77 vs. 0) an illegal memory access was encountered 
*** Check failure stack trace: *** 
@  0x7f0b3bcfbdaa (unknown) 
@  0x7f0b3bcfbce4 (unknown) 
@  0x7f0b3bcfb6e6 (unknown) 
@  0x7f0b3bcfe687 (unknown) 
@  0x7f0b3c16dd48 caffe::caffe_gpu_memcpy() 
@  0x7f0b3c09b67e caffe::SyncedMemory::gpu_data() 
@  0x7f0b3c054472 caffe::Blob<>::gpu_data() 
@  0x7f0b3c0b0568 caffe::Net<>::ForwardFromTo() 
@  0x7f0b3c0b0947 caffe::Net<>::ForwardPrefilled() 
@  0x7f0b3c08e555 caffe::Solver<>::Step() 
@  0x7f0b3c08ee8f caffe::Solver<>::Solve() 
@   0x407806 train() 
@   0x405d41 main 
@  0x7f0b3b20dec5 (unknown) 
@   0x4062ed (unknown) 
@    (nil) (unknown) 

は私が正しくまたは[下RS_使用していなかったので、この誤差はあると思います。最後に10

は、私が

template <typename Dtype> 
void SoftmaxWithLossLayer<Dtype>::Forward_gpu(
const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { 
... 
Dtype loss; 
Dtype em; 
bool add_weight=this->layer_param_.loss_param().add_weight(); 
Dtype* weight=bottom[2]->mutable_gpu_data(); 
Dtype z=0; 
Dtype* rs=rs_.mutable_gpu_data(); 
if(add_weight) 
{ 
SoftmaxLossWeightForwardGPU<Dtype><<<CAFFE_GET_BLOCKS(nthreads), 
    CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(nthreads, prob_data, label, 
    weight_by_label_freqs_, label_count_data , loss_data, 
    outer_num_, dim, inner_num_, 
    has_ignore_label_, ignore_label_, counts,weight,rs); 
const Dtype*rs1=rs_.gpu_data(); 
caffe_gpu_asum(nthreads, loss_data, &loss); 
em=loss/nthreads; 
count=nthreads; 
Dtype am=1/2*log((1-em)/em); 
CalculateZ<Dtype><<<CAFFE_GET_BLOCKS(nthreads), 
CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(nthreads,weight,rs1,am,z,inner_num_); 
WeightUpdate<Dtype><<<CAFFE_GET_BLOCKS(nthreads), 
    CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(nthreads,weight,rs1,am,z,inner_num_); 
... 
} 

template <typename Dtype> 
void SoftmaxWithLossLayer<Dtype>::Backward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>& bottom) { 
... 
const Dtype* weight=bottom[2]->gpu_data(); 
bool add_weight=this->layer_param_.loss_param().add_weight(); 
if(add_weight) 
SoftmaxLossWeightBackwardGPU<Dtype><<<CAFFE_GET_BLOCKS(nthreads), 
    CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(nthreads, top_data, label, 
    weight_by_label_freqs_, label_count_data, bottom_diff, 
    outer_num_, dim, inner_num_, has_ignore_label_, 
    ignore_label_, counts,weight); 
... 
} 

誤りがあるsoftmax_loss_layer.cuにこのコードを追加しました2]は正しくありません。 私が変更したコードはすべて上に掲載されていますので、だれかに何をすべきか教えていただけますか？ 追加情報が必要な場合は教えてください。

Answer 1

あなたのコードと変更を追跡することは困難です。
いくつかのコメント; rs_をINGの

1. reshapeむしろsetup()よりも、reshape()方法で起こるべきです。
2. num、channelsなどを明示的に列挙するのではなく、rs_.ReshapeLike(*bottom[2])を使用することをお勧めします。サイズの異なるBlobを使用する場合はどうなりますか？

3. がテストされました変更したレイヤーはありますか？ caffe wiki：

   test/test_your_layer.cppでテストを書きます。 test/test_gradient_check_util.hppを使用して、ForwardとBackwardの実装が数値的に一致していることを確認してください。