前言

在訓練的過程中經常會碰到各種錯誤，關于環境的，關于樣本都有，我這里整理了我訓練用caffe ssd訓練VGG網絡模型時的報的一些錯誤。

錯誤

一.報圖像樣本通道錯誤
1.1 opencv斷言錯誤

OpenCV Error: Assertion failed ((scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F)) in cvtColor, file /build/opencv-ys8xiq/opencv-2.4.9.1+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 3959 terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception'what(): /build/opencv-ys8xiq/opencv-2.4.9.1+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:3959: error: (-215) (scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F) in function cvtColor

1.2 報網絡需要的模型和輸入圖像的通道數不一致

SSD/DSOD check failed :mean_values_.size() == 1 || mean_values_.size() == img_channels Specify eithe

2.出現這個錯誤是因為在ssd_pascal.py的train_transform_param中參數定義中ssd默認圖像為三通道RGB。輸入的樣本有可能存在單通道或都四通道的圖像。
2.1 找出所有不是三通道的圖像，強轉成三通道的圖像，是于如何強制轉換，可以看我之前的博客，轉換之后重新生成lmdb數據，再次訓練就不報錯了。
2.2 轉入的樣本都是三通道的圖像，我寫程序判斷，所有圖像的通道都為3，只是有些圖像是偏黑白的而已，然后讀取成單通道的圖像，這時就要更改ssd_pascal.py腳本，在train_transform_param下面添加參數：

‘force_color’: True

二.訓練時mbox_loss = nan
1.錯誤如下：

我們可以看到左邊的學習率是0.001,可能把它改成0,0001試試，看mbox_loss是否為nan。
2.解決辦法

三、中間中斷訓練之后重新開始訓練會報GPU或都內存的錯誤。
1.報GPU的錯誤Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory
2.重啟電腦，重新訓練就可以了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu 16.04下Caffe-SSD的应用——常见训练时报错总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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