Neural network TX2上的Nvidia数字错误代码1

我不熟悉数字和TX2。我正在尝试使用以下教程创建对象检测模型：

我成功地创建了数据集。问题在于模型

在创建模型时，我遇到以下错误

    Memory required for data: 3268934784
    creating layer bbox_loss        
    Creating Layer bbox_loss
    bbox_loss <- bboxes-obj-masked-norm
    bbox_loss <- bbox-obj-label-norm
    bbox_loss -> loss_bbox
    Setting up bbox_loss
    Top shape: (1)
    with loss weight 2
    Memory required for data: 3268934788
    Creating layer coverage_loss
    Creating Layer coverage_loss
    coverage_loss <- coverage_coverage/sig_0_split_0
    coverage_loss <- coverage-label_slice-label_4_split_0
    coverage_loss -> loss_coverage
    Setting up coverage_loss
    Top shape: (1)
    with loss weight 1
    Memory required for data: 3268934792
    Creating layer cluster

服务器上的错误为

2018-08-16 16:10:53 [20180816-161051-e67a] [INFO ] Task subprocess args: "/home/nvidia/Caffe/caffe/build/tools/caffe train --solver=/home/nvidia/DIGITS/digits/jobs/20180816-161051-e67a/solver.prototxt --gpu=0 --weights=/home/nvidia/bvlc_googlenet.caffemodel.4"
2018-08-16 16:11:00 [20180816-161051-e67a] [ERROR] Train Caffe Model task failed with error code 1

我不知道如何释放内存，因为作业目录中有超过2GB的可用内存。

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请帮帮我。提前谢谢。

过去几天也有同样的问题，也许将来会有帮助。首先，确保您拥有正确版本的protobuf。您可以通过以下方式进行检查：

protoc --version 

如果是2.*则必须更新为3.*，例如，按照此处列出的方式构建，然后重新构建Caffe。另外，确保您拥有protobuf的pip包的兼容版本。对于我来说，以下版本目前对本教程中的Digits和Caffe很有效：

protoc --version 

pip install --user --upgrade protobuf==3.1.0.post1