deep-learning-face:error 'trns_high 总是等于或大于 trns_low'答案

【问题标题】：deep-learning-face:error 'the trns_high is always equal or greater than trns_low'deep-learning-face:error 'trns_high 总是等于或大于 trns_low'
【发布时间】：2015-07-09 14:27:39
【问题描述】：

我尝试学习这个在2013年Kaggle面部表情识别比赛中获得第一名的开源代码。source code is here .但是，当我运行脚本script_face_exp.m时，我遇到了一个问题：trns_high 总是等于或大于 trns_low。

{Input} (-1)-->layer{0} Convdata:    nFilters:1 nIJ_grid:48 48, dropout:0.000 
{Hidn}   (0)-->layer{1} ImageMirror: nVisChannels:1 nVisIJ:[48 48],Error using mexcuConvNNoo
Assertion Failed: trns_high not always >= trns_low

另外，我已经阅读了有关此问题的上下文代码。trns_low 和 trns_high 由 GPU 加载。这两个参数都来自名为convxyrs 的第 3 层。

神经网络的配置来自文件net_config_basic42.m. 保持默认设置，trns_low 是single([21 21 -pi/4 0.8])，trns_high 是single([27 27 pi/4 1.2])。

然后在文件cu_jitters.h 的第168 行和第169 行中，将trns_low 和trns_high 逐个元素进行比较。如果trns_high的每个元素都等于或大于trns_low的对应元素，就OK了。

显然，这个条件得到了满足。但是，此错误始终存在。我不知道为什么。

为什么会出现这个错误？

我的环境是 AWS EC2 实例 (Ubuntu 14.04)、Cuda 7.0 和 Matlab R2013a。 GPU 为 Grid K520。

【问题讨论】：

问题是什么？
错误使用 mexcuConvNNoo 断言失败：trns_high 并非总是 >= trns_low
我猜你的意思是“trns_high NOT 总是等于或大于 trns_low”。
是的，你知道怎么解决吗？

标签： matlab deep-learning

【解决方案1】：

注释行：cuda_ut/modules/conv/cujitters.h 中的 168

//clASSERT(Sum2DInplace(transform_range) == 4, "trns_high not always >= trns_low");

【讨论】：