对于我一直在运行的实验，Caffe一直在崩溃。我的实验涉及使用AlexNet模型在相同数据的不同子集上训练网络。对于每个试验，我为该特定数据子集生成LMDB，然后修改我的网络.prototxt以匹配参数。对于40多个试验，我没有任何问题。然而，一项特殊的试验在227次训练迭代后一直崩溃。给出的错误只是“总线错误（核心转储）”。无论我是在GPU还是CPU上进行培训，都会发生这种情况。搜索没有产生任何有此错误的人的结果。显然它是某种内存寻址错误。我使用的是带有64GB RAM和12GB VRAM的Nvidia DIGITS盒子。系统监视器显示我在系统的完整内存附近使用。我可以提供我的原型文件，如果它可能有帮助。但是，上传的数据集太大（> 20GB）。
I1128 12：50：01.558748 20000 solver.cpp：228]迭代227，损失= 5.8273
I1128 12：50：01.558786 20000 solver.cpp：244]火车净输出＃0：损失= 5.8273（* 1 = 5.8273损失）
I1128 12：50：01.558796 20000 sgd_solver.cpp：106]迭代227，lr = 0.001
总线错误（核心转储）
根据这个question，在我正在使用的现代英特尔机器上，总线错误是不存在的。可能导致这个问题的原因是什么？
答案 0 :(得分：1)
我发现了原因。我正在使用另一台计算机来生成LMDB并将其传输到使用闪存驱动器运行caffe的计算机。出于某种原因，将文件传输到此闪存驱动器会导致lmdb从~20GB被截断为15GB而不会向我发出警告。我认为当它到达lmdb的意外结束时，caffe似乎已经崩溃了。重新传输文件并确保它没有被截断解决了这个问题。