测试yolov3时报错:cuda error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed.

本文详细介绍了如何通过调整Darknet框架中的Yolo v3配置参数来解决内存溢出的问题,包括修改batch大小和图像尺寸,以适配不同硬件条件。

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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)

error text

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:

修改后

再来测试就没问题了。

ok

 

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