caffe訓練時總是會佔用0號GPU卡
Sometimes, we will change the default GPU 0 to others when we are training deep learning models using Caffe, however, we also find that gpu 0 is always used (~100 MBs)
.To solver this, we can simply change the order of the GPU setting language:
caffe.set_mode_gpu()
caffe.set_device(2)=====>
caffe.set_device(2)
caffe.set_mode_gpu()
相關推薦
caffe訓練時總是會佔用0號GPU卡
Sometimes, we will change the default GPU 0 to others when we are training deep learning models using Caffe, however, we also find tha
caffe訓練時出錯:Unknown bottom blob 'data' (layer 'conv1',bottom index 0)
大多數深度學習的訓練是包含訓練集的,也有一些不包含驗證集的例子中,caffe的配置檔案也會存在異同。 下面是包含驗證集的示例: 而在一些無驗證集的例子中,則要去掉“TEST”這一層,如下: 但是,但你執行的時候,會出現以下錯誤:Unknown bottom blob '
caffe︱深度學習引數調優雜記+caffe訓練時的問題+dropout/batch Normalization
一、深度學習中常用的調節引數 1、學習率 步長的選擇:你走的距離長短,越短當然不會錯過,但是耗時間。步長的選擇比較麻煩。步長越小,越容易得到區域性最優化(到了比較大的山谷,就出不去了),而大了會全域性最優 一般來說,前1000步,很大,0.1;到了後面,迭代次數增高,
DeepLearning: 資料處理5:將caffe訓練時螢幕輸出視覺化(matlab程式碼)
說明:必須再前一篇博文的基礎上使用本文中的程式碼。先將螢幕輸出儲存到文字中,然後在使用本文中的程式碼。。。同樣,這裡只是我的環境下調通的,根據個人,適當調整程式碼就行了。。。都是重複造輪子,沒啥技術含量。。。 % 根據caffe輸出文件,作出accurac
Caffe-GPU編譯錯誤:In file included from src/caffe/util/signal_handler.cpp:7:0:./include/caffe/util/signa
編譯Caffe-GPU時出現以下錯誤: In file included from src/caffe/util/signal_handler.cpp:7:0: ./include/caffe/util/signal_handler.h:4:34: fatal error: caff
NN模型設定--減小訓練時的記憶體/視訊記憶體佔用
1)kennel_stride 一種技術是使用較大的步幅來進行卷積核心,也就是說,我們應用不是每個畫素的平鋪卷積,而是每兩個或四個畫素(stride為2或4),以便產生較少的輸出資料。 這通常用於輸入層,因為這些使用大部分記憶體。 當然,大stride通常是配合大的kenel
配置SSD-caffe測試時出現“Check failed: error == cudaSuccess (10 vs. 0) invalid device ordinal”解決方案
這是由於GPU數量不匹配造成的,如果訓練自己的資料,那麼我們只需要將solver.prototxt檔案中的device_id項改為自己的GPU塊數,一塊就是0,兩塊就是1,以此類推。 但是SSD配置時的例子是將訓練語句整合成一個python檔案ssd_pascal.py,所以需要改此程式碼。相關配置訓練方法
caffe訓練CNN時,loss不收斂原因分析
人工智慧/機器學習/深度學習交流QQ群:811460433 也可以掃一掃下面二維碼加入微信群,如果二維碼失效,可以新增博主個人微信,拉你進群 1. 資料和標籤 資料分類標註是否準確?資料是否乾淨? 另外博主經歷過自己建立資料的時候資料標籤設定為1,2,...,N,
SSD(Single Shot MultiBox Detector)的solver引數 test_initialization的說明塈解決訓練時一直停在Iteration 0的問題
前陣子訓練過一次SSD模型,訓練後發現數據集有問題,修改了資料集後,今天準備再做一次SSD訓練時,如下執行訓練程式碼: python ./examples/ssd/ssd_pascal.py 到了開始迭代時,一直停在Iteration 0,進行不下去。
caffe訓練網路時loss突然增大並維持在86.3333333的問題解決
caffe中loss表示網路的收斂情況。loss不斷變小表示網路是收斂的,正常情況下,loss會小到零點幾的一個數之後上下波動。 造成loss突然增大並一直不降,可能的原因有很多種。大體如下: 資料
faster-rcnn訓練時出現error == cudaSuccess (30 vs. 0)
./experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh 0 ZF pascal_voc 使用這條命令訓練,出現下面這個錯誤 Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknow
Caffe訓練mnist資料遇到的問題(GPU版)
caffe在make所有階段沒有問題,但是在mnist訓練出錯,Cannot create Cublas handle. Cublas won't be available. 這個錯誤一句話總結是在執行過程中遇到的許可權問題。解決方法有幾種: 1、修改無法執行檔案
記錄:測試本機下使用 GPU 訓練時不會導致記憶體溢位的最大引數數目
本機使用的 GPU 是 GeForce 840M,2G 視訊記憶體,本機記憶體 8G。 試驗時,使用 vgg 網路,調整 vgg 網路中的引數,使得使用對應的 batch_size 時不會提示記憶體溢位。使用
caffe訓練自己的資料時的錯誤
[email protected]:/home/wzy/caffe-master# sh examples/wzy/create_meanfile.sh F0821 16:03:04.561220 17469 db_lmdb.hpp:15] Check fa
caffe訓練與微調時的區別
以AlexNet為例,當我們自己訓練網路時,我們需要將第8層的網路結改為lr_mult:1,lr_mult:2,然後再去訓練,並且我們需要修改第8層的名稱;當我們微調時,需要將這兩個引數分別乘以10,然後再去微調網路。 PS: 檢視自己訓練網路準確率的語句:./bu
ubuntu16.04 cuda8.0 caffe 編譯時遇到 caffe fatal error: cublas_v2.h 沒有那個檔案或目錄
caffe 配置參考 http://blog.csdn.net/leo_xu06/article/details/53010900 make caffe的過程中碰過 ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:34:23: fata
使用caffe訓練faster-rcnn時遇到的問題總結
經過今天一天的實驗,充分了解了在深度學習領域,視訊記憶體大的重要性。 不得不承認,有了N卡以後,效率提高了很多,當然這也得益於糾纏於cpu訓練faster rcnn的日子.... (1)今天早上,主要解決了faster rcnn 下的caffe不能編譯的問題。 問題產生的原
用caffe訓練模型時每隔一定的迭代次數儲存一次caffemodel(snapshot)
利用ssd訓練caffemode時,最好每隔一定的迭代次數就儲存一個caffemodel及對應的solverstate,否則程式中途掛掉就得重新開始訓練。 在example/ssd/中修改ssd_pascal.py檔案中的snapshot值,將預設的80000改為500 從
解決Mask RCNN訓練時GPU記憶體溢位問題
首先自己是個小白對於如何使用GPU跑程式這個學習了一下: (1)使用的是putty,安裝了Anaconda這個IDE環境,用的conda install tensorflow-gpu安裝的GPU版本tf,之前只是安裝了tf並沒有選擇GPU版本。安裝完GPU版本的tf,可以進
匯編試驗十二 編寫0號中斷的處理程序
ima clas 技術分享 源程序 ges 地址 font assume 源地址 要求:除法溢出的時候,在屏幕中心處顯示overflow! 分析: 0號中斷,對應的中斷入口地址中的程序可以不用修改,放到內存0:空余位置(空余位置一般是0000::0200~0000: