Неизвестный метод объединения при тестировании caffe с cuda, но не cudnn

Я построил библиотеку глубокого обучения caffe в windows, как показано в этой ссылке:

https://initialneil.wordpress.com/2015/07/15/caffe-vs2013-opencv-in-windows-tutorial-i/

Я деактивировал cuDNN, потому что моя карта nvidia не поддерживала это и изменила архитектуру targert на архитектуру fermi.

Я создал caffe как статическую библиотеку, чтобы использовать ее в тестовом проекте, показанном ниже:

int main(int argc, char** argv)
{
// get a testing image and display
Mat img = imread(CAFFE_ROOT + "/examples/images/mnist_5.png");
cvtColor(img, img, CV_BGR2GRAY);
imshow("img", img);
waitKey(1);

// Set up Caffe
Caffe::set_mode(Caffe::GPU);
int device_id = 0;
Caffe::SetDevice(device_id);
LOG(INFO) << "Using GPU";

// Load net
Net<float> net(CAFFE_ROOT + "/examples/mnist/lenet_test-memory-1.prototxt");
string model_file = CAFFE_ROOT + "/examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel";
net.CopyTrainedLayersFrom(model_file);

// set the patch for testing
vector<Mat> patches;
patches.push_back(img);

// push vector<Mat> to data layer
float loss = 0.0;
boost::shared_ptr<MemoryDataLayer<float> > memory_data_layer;
memory_data_layer = boost::static_pointer_cast<MemoryDataLayer<float>>(net.layer_by_name("data"));

vector<int> labels(patches.size());
memory_data_layer->AddMatVector(patches, labels);

// Net forward

//ERROR IN THE LINE BELOW
const vector<Blob<float>*> & results = net.ForwardPrefilled(&loss);// HERE THE ERROR
float *output = results[1]->mutable_cpu_data();

// Display the output
for (int i = 0; i < 10; i++) {
printf("Probability to be Number %d is %.3f\n", i, output[i]);
}
waitKey(0);
}

Но я получаю сообщение об ошибке при доступе к файлу: pooling_layer.cu в функции, описанной ниже:

template <typename Dtype>
void PoolingLayer<Dtype>::Forward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
vector<Blob<Dtype>*>* top) {
const Dtype* bottom_data = bottom[0]->gpu_data();
Dtype* top_data = (*top)[0]->mutable_gpu_data();
int count = (*top)[0]->count();
// We'll output the mask to top[1] if it's of size >1.
const bool use_top_mask = top->size() > 1;
int* mask = NULL;
Dtype* top_mask = NULL;
switch (this->layer_param_.pooling_param().pool()) {
case PoolingParameter_PoolMethod_MAX:
if (use_top_mask) {
top_mask = (*top)[1]->mutable_gpu_data();
} else {
mask = max_idx_.mutable_gpu_data();
}
// NOLINT_NEXT_LINE(whitespace/operators)
MaxPoolForward<Dtype><<<CAFFE_GET_BLOCKS(count), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>       (
count, bottom_data, bottom[0]->num(), channels_,
height_, width_, pooled_height_, pooled_width_, kernel_h_,
kernel_w_, stride_h_, stride_w_, pad_h_, pad_w_, top_data,
mask, top_mask);
break;
case PoolingParameter_PoolMethod_AVE:
// NOLINT_NEXT_LINE(whitespace/operators)
AvePoolForward<Dtype><<<CAFFE_GET_BLOCKS(count), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(
count, bottom_data, bottom[0]->num(), channels_,
height_, width_, pooled_height_, pooled_width_, kernel_h_,
kernel_w_, stride_h_, stride_w_, pad_h_, pad_w_, top_data);
break;
case PoolingParameter_PoolMethod_STOCHASTIC:
if (Caffe::phase() == Caffe::TRAIN) {
// We need to create the random index as well.
caffe_gpu_rng_uniform(count, Dtype(0), Dtype(1),
rand_idx_.mutable_gpu_data());
// NOLINT_NEXT_LINE(whitespace/operators)
StoPoolForwardTrain<Dtype><<<CAFFE_GET_BLOCKS(count),
CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(
count, bottom_data, bottom[0]->num(), channels_,
height_, width_, pooled_height_, pooled_width_, kernel_h_,
kernel_w_, stride_h_, stride_w_,
rand_idx_.mutable_gpu_data(), top_data);
} else {
// NOLINT_NEXT_LINE(whitespace/operators)
StoPoolForwardTest<Dtype><<<CAFFE_GET_BLOCKS(count),
CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(
count, bottom_data, bottom[0]->num(), channels_,
height_, width_, pooled_height_, pooled_width_, kernel_h_,
kernel_w_, stride_h_, stride_w_, top_data);
}
break;
default:
LOG(FATAL) << "Unknown pooling method.";
}
CUDA_POST_KERNEL_CHECK;
}

И получите сообщение "Unknown pooling method." как показано в окне ниже:

Нормальное выполнение моего проекта описано на изображении ниже:

Может ли кто-нибудь дать мне представление о возможном решении?