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按照darknet官网上的教程安装这个框架,根据自身的条件(已装好nvidia 显卡驱动,cuda9.0 cudnn7.1),在makefile文件中修改GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1,然后重新make,再下载了yolov3.weights后,然后使用该网页上提供的测试命令做测试。
darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed.
结果报错:内存溢出。
CUDA Error: out of memory
darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed.
Aborted (core dumped)
那么,修改cfg文件夹下的yolov3.cfg文件,原始的yolov3.cfg文件开头为:
- [net]
- # Testing
- #batch=1
- #subdivisions=1
- # Training
- batch=64
- subdivisions=16
修改为:
- [net]
- # Testing
- batch=1
- subdivisions=1
- # Training
- #batch=64
- #subdivisions=16
减少其batch数量能大大缓解内存紧张。
如果上面这样做还是出现内存不足的现象,那么只有两种方案了,要么用小一点的模型,要么就更改cfg目录下yolov3.cfg第8、9行height和width值了,我修改为宽高都为416,再测试就没问题了。修改后的yolo.cfg文件:
再来测试就没问题了。
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