pycuda._driver.LogicError: cuMemcpyHtoDAsync failed: invalid argument
阿新 • • 發佈：2021-01-31
問題描述
該報錯來自tensorrt官方給的例子：yolov3_onnx。
按照README.md指引，執行python2 yolov3_to_onnx.py成功，但執行python3 onnx_to_tensorrt.py時報如下錯誤：
[email protected]:/usr/src/tensorrt/samples/python/yolov3_onnx$ sudo python3 onnx_to_tensorrt.py Reading engine from file yolov3.trt Running inference on image dog.jpg... Traceback (most recent call last): File "onnx_to_tensorrt.py", line 179, in <module> main() File "onnx_to_tensorrt.py", line 156, in main trt_outputs = common.do_inference(context, bindings=bindings, inputs=inputs, outputs=outputs, stream=stream) File "/usr/src/tensorrt/samples/python/yolov3_onnx/../common.py", line 143, in do_inference [cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in inputs] File "/usr/src/tensorrt/samples/python/yolov3_onnx/../common.py", line 143, in <listcomp> [cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in inputs] pycuda._driver.LogicError: cuMemcpyHtoDAsync failed: invalid argument
解決過程
網上很多文章（比如這篇）給出的原因是：
tensorrt推理引擎輸入推理資料的維度不對，請仔細檢查輸入資料的型別和維度資訊是否正確！！！
但對新手如我並不太友好，怎麼檢查？型別和維度資訊具體指什麼？這些都沒清楚。一個月過去了，我三天打魚兩天晒網地去學了一些相關的內容，再次嘗試解決這個問題，算是成功了吧（至少不報這個錯了）。
解決方法
在yolov3_to_onnx.py這份檔案裡會需要下載一份名為yolov3.cfg的檔案，估計連結被牆了我是自己找資源下載了放到資料夾下的。開啟這個.cfg檔案，看看輸入的長寬資料（大概在第8、9行的樣子），我的是320×320（不出意外大家的應該都一樣）。
再開啟onnx_to_tensorrt.py，找到input_resolution_yolov3_HW這個引數定義，原本是(608,608)（忘記是不是自己一個月前亂改的了，反正不是這個數也你不用慌hhhhh） ，我把它改成和我cfg檔案一致的(320,320).
再次執行python3 onnx_to_tensorrt.py，這一行不報錯啦~ 雖然後面還有錯誤，一步步來吧害= =
更新於半小時後，小夥伴們我太激動了啊啊啊啊！上面那張圖片的錯誤也解決了，執行成功！原地起飛！！！需要出這個reshape錯誤的解決方法的可以私聊我或者評論~ （感覺我這麼一會兒就能解決的話大家也可以解決的亞子）
