OpenCV のDNNモジュールでエラー

opencvでDNNを使って機械学習の結果で画像を変換するコードを書きましたが実行時ログにエラーが出てます。
（が、しかしＡＰＰは高速に動作はしている）
そのエラーは
[ INFO:0] global C:\Users\oakoa\work\opencv\modules\core\src\ocl.cpp (454) cv::ocl::OpenCLBinaryCacheConfigurator::prepareCacheDirectoryForContext Preparing OpenCL cache configuration for context: NVIDIA_Corporation--GeForce_GTX_1050_Ti--430_86
OpenCL program build log: dnn/dummy
Status -11: CL_BUILD_PROGRAM_FAILURE
-cl-no-subgroup-ifp
Error in processing command line: Don't understand command line argument "-cl-no-subgroup-ifp"!
のようなものです。
エラーと主張する以上対処したいと思いますがどうすべきかわかりません。
これからするとOpenCLがGPU動作してないかのようですがソースは高速に問題なく動作します。
ソースを載せます。
*.t7を読み込んで画像を変換ってのをGPUを使って動画でするものです。

cpp
1bool convMat(cv::Mat& in, cv::Mat& out, cv::dnn::Net net) {
2
3	cv::Mat image = in;
4
5	//cv::Scalar sc = cv::Scalar(103.939, 116.779, 123.680);
6	cv::Scalar sc = cv::Scalar(0, 0, 0);
7	cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1, cv::Size(image.cols, image.rows), sc, false, false); //Convert Mat to batch of images
8	net.setInput(inputBlob);
9	cv::Mat styledMat = net.forward();
10	// convert tensor blob to  mat images
11	std::vector<cv::Mat> outImg;
12	cv::dnn::imagesFromBlob(styledMat, outImg);
13	cv::Mat styledImgOut;
14	outImg[0].convertTo(styledImgOut, 0);
15
16	//std::cout << "Channels :" << outImg[0].channels() << std::endl;
17	//std::cout << "Depth :" << styledImgOut.depth() << std::endl;
18	//std::cout << "Res :" << outImg[0].cols << "x" << outImg[0].rows << std::endl;
19
20	//styledImgOut = styledImgOut + sc;
21	styledImgOut = styledImgOut ;
22
23	out = styledImgOut;
24
25	return true;
26}
27
28bool chgmode(std::string firstpath, cv::dnn::Net & net) {
29	net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_OPENCV);
30	net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_OPENCL);
31	net = cv::dnn::readNetFromTorch(firstpath);
32	std::vector< cv::String > layers;
33
34	layers = net.getLayerNames();
35	for (std::vector<cv::String>::iterator it = layers.begin(); it != layers.end(); ++it)
36	{
37		std::cout << "-> " << *it << std::endl;
38	}
39
40	if (net.empty())
41	{
42		std::cout << "Failed to load network" << std::endl;
43		return false;
44	}
45	net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_OPENCV);
46	net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_OPENCL);
47
48	return true;
49}
50
51int main(int argc, char* argv[])
52{
53	HANDLE hFind;
54	WIN32_FIND_DATAA fd;
55	ZeroMemory(&fd, sizeof(fd));
56    char *chpath=argv[1];
57	char findpath[1024];
58    sprintf_s(findpath,1024, "%s\*.t7", chpath);
59	hFind = FindFirstFileA(findpath, &fd);
60	// 検索失敗
61	if (hFind == INVALID_HANDLE_VALUE) {
62		std::cout << "ファイル一覧を取得できませんでした" << std::endl;
63		exit(1); // エラー終了
64	}
65
66	std::vector<std::string> fileList;
67	// ファイル名をリストに格納するためのループ
68	do {
69		// フォルダは除く
70		if (!(fd.dwFileAttributes & FILE_ATTRIBUTE_DIRECTORY)
71			&& !(fd.dwFileAttributes & FILE_ATTRIBUTE_HIDDEN))
72		{
73			//ファイル名をリストに格納
74			char* file = fd.cFileName;
75			std::string str = file;
76			fileList.push_back(str);
77		}
78	} while (FindNextFileA(hFind, &fd)); //次のファイルを探索
79
80	// hFindのクローズ
81	FindClose(hFind);
82
83	int pos = 0;
84	std::string firstpath = std::string(chpath) + "\" + fileList[pos];
85
86
87
88	// OpenCLがこのシステムで使えるかチェック
89	if (!cv::ocl::haveOpenCL()) {
90		std::cout << "OpenCL not available on this system" << std::endl;
91		return -1;
92	}
93	// コンテクストの宣言
94	cv::ocl::Context	context;
95	if (!context.create(cv::ocl::Device::TYPE_GPU)) {
96		std::cout << "Context creation failed" << std::endl;
97		return -1;
98	}
99
100	// デバイスの列挙
101	std::cout << context.ndevices() << " GPU device(s) detected" << std::endl;
102	for (size_t i = 0; i < context.ndevices(); i++) {
103		cv::ocl::Device	device = context.device(i);
104		std::cout << "-- Device " << i << " ---" << std::endl;
105		std::cout << " Name: " << device.name() << std::endl;
106		std::cout << " Availability: " << device.available() << std::endl;
107		std::cout << " Image Support: " << device.imageSupport() << std::endl;
108		std::cout << " OpenCL C version: " << device.OpenCL_C_Version() << std::endl;
109	}
110
111	// 列挙はしたが，結局デバイス0番を用いる
112	cv::ocl::Device(context.device(0));
113
114	std::cout << "loading net" << std::endl;
115
116	
117
118	cv::dnn::Net net;
119	chgmode(firstpath, net);
120
121	cv::VideoCapture cap("C:\Users\oakoa\Videos\ke.mp4");//デバイスのオープン．
122	if (!cap.isOpened())//カメラデバイスが正常にオープンしたか確認．
123	{
124		//読み込みに失敗したときの処理
125		return -1;
126	}
127
128	cv::Mat frame; //取得したフレーム
129	while (cap.read(frame))//無限ループ
130	{
131		double d = 0.25 * 0.5;
132		cv::resize(frame, frame, cv::Size(0, 0), d, d);
133		//
134		//取得したフレーム画像に対して，クレースケール変換や2値化などの処理を書き込む．
135		//
136		cv::Mat styledImgOut;
137		convMat(frame, styledImgOut, net);
138		
139		cv::resize(styledImgOut, styledImgOut, cv::Size(0, 0), 1/d*0.5, 1/d*0.5);
140		cv::imshow("win", styledImgOut);//画像を表示．
141		const int key = cv::waitKey(1);
142		if (key == 'q'/*113*/)//qボタンが押されたとき
143		{
144			break;//whileループから抜ける．
145		}
146		else if (key == 's'/*115*/)//sが押されたとき
147		{
148			//フレーム画像を保存する．
149			cv::imwrite("img.png", frame);
150		}
151		else if (key == 'n') {
152			pos++;
153			int sz = fileList.size();
154			if (pos >= sz) {
155				pos = 0;
156			}
157			std::cout << pos << ":" << sz << fileList[pos] << std::endl;
158			std::string firstpath = std::string(chpath) + "\" + fileList[pos];
159			chgmode(firstpath, net);
160		}
161	}
162	cv::destroyAllWindows();
163
164
165
166
167}