问题

1、root@172-10-60-151 darknet]# make -j8
问题：ptxas /tmp/tmpxft_00009763_00000000-12_blas_kernels.compute_30.ptx, line 4381; error : Call has wrong number of parameters

解决：
Makefile中改成：NVCC=/usr/local/cuda-9.2/bin/nvcc#nvcc（可以指定用哪个版本的cuda）

2、GitHub - AlexeyAB/darknet: Windows and Linux version of Darknet Yolo v3 & v2 Neural Networks for object detection中：How to improve object detection:非常有用

3、GPU指定卡
默认是用第一块GPU参与计算，但是显存都会被占用,通过这样设置，.py文件下：

 import os
 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2, 3,...'则不会占用其他GPU

4、protoc: /home/wangsujuan/anaconda2/pkgs/gcc-4.8.5-7/lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20' not found :

strings /home/wangsujuan/anaconda2/pkgs/gcc-4.8.5-7/lib/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX*
find ~/ -name "libstdc++.so*"

5、.build_release/lib/libcaffe.so：对‘boost::re_detail_106501::cpp_regex_traits_implementation::transform(char const*, char const*) const’未定义的引用
.build_release/lib/libcaffe.so：对‘boost::re_detail_106501::cpp_regex_traits_implementation::transform_primary(char const*, char const*) const’未定义的引用

试试conda update all 或者干脆重新装anaconda环境

################切记：以后不要用pkgs中的东西！！！！切记不要乱装东西！！！！################################

6、common_functions.h:64:24: error: token ""__CUDACC_VER__ is no longer supported. Use __CUDACC_VER_MAJOR__, __CUDACC_VER_MINOR__, and __CUDACC_VER_BUILD__ instead."" is not valid in preprocessor expressions:

计算机视觉应用中，经常用到eigen库，也会用到cuda库，因为eigen库没有及时follow cuda的更新，导致cuda 9.0和9.1最新的版本，会出eigen兼容问题，用cuda8.0试试（cmake找的是bashrc中的CUDA）

7、import cv2
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

在caffe-ssd下的python/caffe中就容易出现这个错误，出来就好了，不知道为啥，可能是里面啥影响了吧

8、import caffe：段错误

make编译也还是这样的错误，另一个caffe在make pytest的时候也是这样的错误，并发现Spyder也会出现这样的错误
conda install pyopengl 不管用
echo "if import caffe failed with segment fault, check the python lib link, you should link local python lib manully"
这边也并不是两个Python版本的问题，此处用下面链接的第三种方法可行：conda undate all#命令升级所有的插件
Ubuntu 16.04+Anaconda2: Spyder 无法运行 Segmentation fault (core dumped) 段错误核心已转移 - tulip561的专栏 - CSDN博客
Anaconda3 32位spyder和anaconda-navigator等不能启动解决_余海清_新浪博客

#######################有些问题解决不了，还不如重新开始################################

9、cmake编译caffe，是在PATH指定CUDA，　在cmake之后如make一样，继续make all -j,make install,make pycaffe,make pytest,make test -j,make runtest -j(是跑test的程序的)，最后再make install,不过好像cmake之后可以make到底的话,在外面用make也可以的吧

10、Opened lmdb /home/wangsujuan/ADAS/BDD_SSD_data/lmdb/BDD_trainval_lmdb/
terminate called after throwing an instance of 'std::length_error'
解决：原来是里面的data没有写入的原因

11、Check failed: error == cudaSuccess (77 vs. 0) an illegal memory access was encountered
我在用4块卡训mobilenet+SSD时出现这个问题，本以为是数据问题，后改成2块卡偶尔会没有这样的问题，但是有时候也会出现，所以只能多试几次了，4快卡好像更容易发生

math_functions.hpp:176] Check failed: error == cudaSuccess (77 vs. 0)F00317 17 illegal memory access was encountered:08:

12、Check failed: num_priors_ * num_loc_classes_ * 4 == bottom[0]->channels() (4000 vs. 25600) Number of priors must match number of location predictions.

解决：这是在运行FaceBoxes的demo.py出现的错误,原因在于FaceBoxes的anchor设置方式与原来的ssd不同，所以不能用原来ssd编译的Python接口，必须在~/.bashrc中修改PYTHONPATH