Mask_RCNN入门（三）—— 使用gpu进行训练和测试

最新推荐文章于 2024-03-10 16:37:09 发布

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#Mask_RCNN #Mask_RCNN gpu #安装CUDA和cuDNN #安装CUDA #安装cuDNN

cpu换成gpu

之前的工作：
Mask_RCNN入门（一）—— 跑通代码
 Mask_RCNN入门（二）—— 训练自己的数据集
其实是在CPU上跑的，这一点可以在requirements.txt中可以看到：
在这里插入图片描述
tensorflow就是CPU版，GPU版本是tensorflow-gpu。
所以第一步是卸载tensorflow，安装tensorflow-gpu，为了避免兼容性冲突，tensorflow-gpu同样使用1.6.0版本。
卸载tensorflow：

python -m pip uninstall tensorflow

安装tensorflow-gpu：

python -m pip install tensorflow-gpu==1.6.0

driver，CUDA，cuDNN和tensorflow-gpu

安装完tensorflow-gpu之后，如果直接运行demo.py或者train.py会报错：ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll’

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12 条评论

Chris Brown 2021.06.24
博主您好，我用的tensorflow-gpu==1.5.0+cuda9+cudnn7,显卡是GTX3060 6G，为什么运行demo.ipynb时一切正常，但是一直在运行，而且并没有给出添加标记后的图像？
- Chris Brown回复jianxin1234561 2021.07.23
  我跑成功了，用的是拓展的分支，因为原模型没有提供tensorflow2的支持，导致tensorflow，模型，CUDA不适配，建议用这个分支：https://github.com/matterport/Mask_RCNN/tree/295c802f0bebbc4a34ec4855f4960a52a701271d，然后最新版的CUDA，tensorflow-gpu2.4也是可以的，
- jianxin1234561回复Chris Brown 2021.06.25
  所以想问一下你的3060是怎么用gpu跑的。确实不兼容我是一个一个把不兼容的地方改为新版本的方法，但最后跑下来还是觉得有问题，3070 8g显存一下就没了
- Chris Brown回复ProLayman 2021.06.24
  好的，谢谢博主
- ProLayman回复Chris Brown 2021.06.24
  不过话说回来也不一定是cuda的问题，因为显卡对cuda也是有兼容的。建议详细看一下启动时候打印的GPU信息+GPU使用情况，可以参考我写的这篇：https://blog.youkuaiyun.com/ProLayman/article/details/104758331，确定GPU真的跑起来了再排查其他问题。另外，我并不是运行.ipynb而是转化为.py运行的，可见：https://blog.youkuaiyun.com/ProLayman/article/details/104576148
- ProLayman回复Chris Brown 2021.06.24
  确定版本的应该是自下而上的：显卡型号——支持的CUDA版本——兼容的TensorFlow版本+cudnn版本，TensorFlow和Python一般又是向后兼容的，所以也不用担心模型跑不起来。我这篇文章只是记录了我的机器上搭建环境的过程，不一定要照搬。关于第一步怎么看显卡支持的CUDA版本可以看这里：https://jingyan.baidu.com/article/6fb756ec4fabc4241858fbf7.html
- Chris Brown回复jianxin1234561 2021.06.24
  是这样的吗？但是这个模型不是基于tf 1.x的吗？如果用CUDA11的话会不会导致和tensorflow版本不兼容？应该怎么解决呢？希望您能耐心指导！
- jianxin1234561回复Chris Brown 2021.06.24
  30系列显卡能用cuda9吗不是只能11吗

Xgq哈哈哈哈 2020.06.29
老师，现在可以正常运行了，但是GPU占用还是0，CPU拉满了，为啥
- 魑魅魍魉.回复Xgq哈哈哈哈 2020.08.03
  [reply]wjlxgq[/reply]我也想知道同学你搞定了吗
- ProLayman回复Xgq哈哈哈哈 2020.07.18
  [reply]wjlxgq[/reply]最近没看评论，搞定了吗

Xgq哈哈哈哈 2020.06.29
tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[200,256,14,14] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node mrcnn_mask_deconv/conv2d_transpose-2-TransposeNHWCToNCHW-LayoutOptimizer}}]] Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info. [[node mul_259 (defined at D:/program/python/mask-rcnn-keras-master/train.py:144) ]] Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info. 博主的为啥运行不了 GTX1650 4g独显