YOLOv3训练显存问题

新手上手跑一下官网的例程,用的是自己的数据集,训练图像大小是608*608
我用的显卡是 TITAN V,12G显存,预训练模型是yolo3_darknet53_voc,batchsize从8减小到1,训练的时候都还是一直报错
“Failed to find any forward convolution algorithm. with workspace size of 1073741824 bytes, please consider reducing batch/model size or increasing the workspace size”
看显存占用也没超啊,最高的时候2个G都不到,求解到底是哪块有问题,谢谢大家了

我发现自己用户的CPU占用率几乎一直是100%,程序我看了应该是有gpu的时候先用gpu,不会是在cpu在跑啊

更新一下问题,在python下import mxnet,用最简单的程序调用gpu

a = mx.nd.ones((2, 3), mx.gpu())

发现直接进了一个死循环(‘<<’都不出来)

主要在做数据处理嘛?还是只在用cpu在跑?

想用GPU训练模型,结果CPU能跑GPU跑不了 :joy:

问题解决了,详情记录在这Can’t run YOLOv3 in gpu, not enough workspace size