（cuDNN 错误：CUDNN_STATUS_BAD_PARAM：权限被拒绝） - YOLOV4 对象检测答案

【问题标题】：(cuDNN Error: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM: Permission denied) - YOLOV4 object detection（cuDNN 错误：CUDNN_STATUS_BAD_PARAM：权限被拒绝） - YOLOV4 对象检测
【发布时间】：2022-06-18 02:37:18
【问题描述】：

我正在尝试使用 yolov4 检测对象。无论如何，当我运行这个命令时：

./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4-csp.cfg yolov4-csp.weights -ext_output videoplayback.mp4

我正在服用：

CUDA 版本：10020 (10020)，cuDNN：8.2.1，CUDNN_HALF=1，GPU 数量：1
CUDNN_HALF=1 OpenCV 版本：4.1.1 演示 0：compute_capability = 620，cudnn_half = 0，GPU：NVIDIA Tegra X2 net.optimized_memory = 0 mini_batch = 1，batch = 8，time_steps = 1，train = 0 层过滤器大小/strd(dil) 输入输出 0 创建 CUDA 流 - 0

cuDNN 状态错误：文件：./src/dark_cuda.c : ()：行：176：构建时间：2022 年 4 月 7 日 - 13:47:20

cuDNN 错误：CUDNN_STATUS_BAD_PARAM 暗网错误位置：./src/dark_cuda.c, cudnn_check_error, line #204 cuDNN 错误：CUDNN_STATUS_BAD_PARAM：权限被拒绝

我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： darknet nvidia-jetson yolov4

【解决方案1】：

对我来说，遇到这个问题是因为我没有设置 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURE 变量，默认值是 52。但实际上它很重要，因为每个 Nvidia GPU 都具有不同的架构。所以我查看了“https://developer.nvidia.com/cuda-gpus”来查看我的GPU的“计算能力”，然后我改变了它（我的是RTX3080：86）并再次重新编译，它工作了。

【讨论】：