使用RTX2080Ti做网络训练，GPU编译通过，但训练时报错

陈滚滚 2019-05-08 05:06:17

使用win10+Matconvnet1.25+matlab2018b+vs2015+cuda9.2+RTX2080Ti做网络训练，vl_compilenn('enableGpu', true）编译通过，但是训练的时候报错。有没有大神有解决方案？

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陈滚滚 2019-05-08

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https://github.com/vlfeat/matconvnet/issues/1206 是和我一样的问题，但是也没有解决……

使用rtx4070ti跑深度学习算法与部署c++环境,cuda及libtorch太大无法上传，文章中附带官方链接

linux ubuntu18.04 英伟达驱动实测能装上识别1080ti 1070ti显卡 NVIDIA-Linux-x86_64-460.39.run

GPU显卡驱动适用于： GeForce RTX2080Ti linux-x86_64 版本： 470.103.01

paddlepaddle-gpu-3.1.1.dev20250803-cuda12.9-cudnn9.11-sm120-cp313-cp313-linux-x86-64.whl

Azure_kinect_alignment_with_CUDA 我使用CUDA在颜色和深度图像（Azure kinect dk）之间进行了对齐。由于需要转换2D-3D转换，因此需要花费很长时间。我在Windows 10上对此进行了测试。如果要在Linux上使用它，可以将其编译为nvcc，而无需cmake（具有依赖项）。 Azure kinect SDK提供的代码只能使用BGRA32，这是一种图像格式。此代码可以使用其他图像格式，例如MJPG。测试环境如下天蓝色kinect：<颜色：[1280 x 720]，深度：[640 x 576]> 操作系统：Windows 10（NOT Linux） IDE：Visual Studio 2015社区 CPU：Intel（R）CoreTM i7-9700K（3.60GHz） GPU：Geforce RTX 2080 ti 内存：

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