yolov5工程中gpu_mem为0g什么意思 1.首先了解下MMU MMU是Memory Management Unit的缩写,中文名是内存管理单元。它是一种负责处理中央处理器(CPU)的内存访问请求的计算机硬件。它的功能包括虚拟地址到物理地址的转换(即虚拟内存管理)、内存保护、中央处理器高速缓存的控制。 在linux中,用户态使用的内存是虚拟地址(Virt...
1.首先应在电脑上配置好cuda和cudnn,这样才能使用gpu进行训练,当然若电脑无gpu,则不用进行此操作,但是cpu训练速度会很慢。 cuda和cudnn的安装教程参考 安装yolov5需要的包 最好创建一个虚拟环境,在该环境下安装所需要的包,如果是新和我一样的小白可以参考如下链接: 下载的yolov5-master文件夹下有requirements.txt...
0、导入需要的包和基本配置 1、Colors 2、plot_one_box、plot_one_box_PIL 2.1、plot_one_box 2.2、plot_one_box_PIL(没用到) 3、plot_wh_methods(没用到) 4、output_to_target、plot_images 4.1、output_to_target 4.1、plot_images 5、plot_lr_scheduler 6、hist2d、plot_test_txt、plot_targets_txt...
Using 0 dataloader workers Logging results to runs\train\exp14 Starting training for 3 epochs... Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 0/2 3.61G 0.04648 0.0732 0.01673 243 640: 100%|██████████| 8/8 [00:06<00:00, 1.25it/s] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@....
如果安装的是GPU版本的pytorch,则不需要另外安装cuda,更不需要额外配置cudnn。pytorch的GPU版本自带cuda包,不需要和电脑环境变量里的cuda一致,只需要驱动能够兼容pytorch GPU版本的cuda包。需要特别注意的是,30系显卡不支持cuda10.0。 这里为了方便起见,我安装的是GPU版本的pytorch,pytorch所自带的cuda为11.3。
最近经常需要多次运行训练比较结果,但是发现相同的数据集,运行的时候经常出现上一次训练还是好好的,这一次训练突然gpu_mem占用比之前多了8g左右,导致原本每个epoch只需要9秒的现在变成了23秒。刚开始觉得可能是缓存没清理或者其他的,但是尝试过清理缓存,重启,关机重启等等很多方法都不行,基本上就是随缘。后来就尝试任何...
Epoch gpu_mem box obj cls total targets img_size 0/299 2.2G 0.1117 0.03632 0.02687 0.1749 2 640: 100%|██████████| 4/4 [00:17<00:00, 4.35s/it] Class Images Targets P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 1/1 [00:01<00:00, 1.12s/it] ...
Epoch=0,gpu_mem=3.38G Epoch=1,gpu_mem=6.84G [解决方案] 这是因为训练完毕后,执行Validation导致的显存翻倍。在训练时,加入参数 --noval即可。训练命令如下: python train.py --img 640 --batch-size 32 --epochs 3 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --optimizer Adam --workers 6 --noval ...
2.安装pytorch-gpu,yolov5的运行环境主要依赖于pytorch。通过官网https://pytorch.org可以找到对应的安装命令: 我使用的就是上面的安装命令: 代码语言:javascript 复制 NOTE:'conda-forge'channel is requiredforcudatoolkit11.1conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1-c pytorch-c conda-forge ...
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 0/99 4.19G 0.1039 0.04733 0 29 640: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9/9 [01:43<00:00, 11.50s/it] Class Images...