[ERROR] [nvjpeg_cuda_encoder] Could not encode jpeg code stream - nvjpeg error #8
Ninguém assumiu esta issue ainda.
Avaliação
- Dificuldade
- 4/5
- Tempo estimado
- 3-5 dias
- Facilidade para iniciantes
- 30/100
- Tipo de issue
- Bug
- Clareza
- Precisa de esclarecimento
- Status de atividade
- Estagnada
- Stack de tecnologia
- cpp
- Domínio
- computer-vision
Direção de pesquisa
Comece em extensions/nvjpeg/cuda_encoder.cpp:420 e inspecione a chamada nvjpegEncodeYUV e qualquer caminho de fallback ou logging ao redor dela. Determine se uma saída aparentemente bem-sucedida usa um fallback de CPU e se esse erro pode ser suprimido ou rebaixado; documente o comportamento observado e uma resolução apropriada.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
Describe the question.
When using the JPEG encoder, the following error message appears when processing smaller-sized images:
[ERROR] [nvjpeg_cuda_encoder] Could not encode jpeg code stream - nvjpeg error #8 (internal error) when running nvjpegEncodeYUV(handle_, state, encode_params.get(), &input_image, input_chroma_subsampling, image_info.plane_info[0].width, image_info.plane_info[0].height, image_info.cuda_stream) at /home/jenkins/agent/workspace/nvimagecodec/helpers/release_v0.4.0/Release_12/build/extensions/nvjpeg/cuda_encoder.cpp:420.
However, the saved image looks like correct. I would like to confirm whether, in this case, the encoding falls back from GPU nvjpeg to CPU. Additionally, is there a way to suppress this error message or change it to a warning?
Check for duplicates
- I have searched the open bugs/issues and have found no duplicates for this bug report
- Linguagem predominante
- Jupyter Notebook
- Estrelas
- 164
- Forks
- 26
- Merge médio
- 27min
- PRs com merge (30d)
- 1
Preparar o ambiente
- Sem Dockerfile nem arquivo Docker Compose
- Sem modelo de pull request
- Ler o guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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