Вопрос или проблема
ПРОБЛЕМА: при обучении Darknet на GE FORCE GTX 1650 с использованием следующих версий:
CUDA 11.0
cuDNN 8.0.5
OPENCV 4.5
Модель начинает обучение с деталями конфигурационного файла, как указано ниже для секции [net]:
[net]
# Тестирование
#batch=1
#subdivisions=1
# Обучение
batch=64
subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.949
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1
learning_rate=0.001
burn_in=1000
max_batches = 6000
policy=steps
steps=4800,5400
scales=.1,.1
#cutmix=1
mosaic=1
#:104x104 54:52x52 85:26x26 104:13x13 для 416
Когда я изменяю размер партии с 64 до 32 (уменьшая его) и увеличиваю количество подделений с 16 до 128, все идет хорошо, но затем останавливается через некоторое время, как указано выше:
Ошибка: cuDNN не найден алгоритм FWD для свертки.
Вам, возможно, нужно изменить подраздел в cfg файле. Я думаю, это связано с проблемой оперативной памяти, как заявляли другие, и я изменил его с 16 до 64, сохранив размер партии на уровне 64, и это сработало для меня.
Ответ или решение
Для решения проблемы с обучением Darknet на графическом процессоре GE FORCE GTX 1650, а также устранения ошибки «cuDNN isn’t found FWD algo for convolution», необходимо учитывать несколько важных факторов. Привожу подробное руководство по настройке конфигурации и оборудования.
1. Убедитесь в правильности установки программного обеспечения
Для начала убедитесь, что у вас установлены совместимые версии CUDA, cuDNN и OpenCV. В вашем случае это CUDA 11.0, cuDNN 8.0.5 и OpenCV 4.5. Если какая-либо из этих библиотек не соответствует требованиям Darknet, это может вызвать проблемы. Выполните следующие шаги:
- Проверьте интеграцию cuDNN с CUDA, убедившись, что файлы cuDNN правильно скопированы в соответствующие папки CUDA (обычно
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\<версия>\). - Убедитесь, что переменные среды настроены корректно. Путь к CUDA и cuDNN должен быть добавлен в системные переменные (PATH).
2. Настройка конфигурационного файла
Ваш текущий конфигурационный файл имеет следующие настройки:
batch=64
subdivisions=16Ошибка, связанная с cuDNN, часто возникает из-за нехватки памяти на видеокарте. Попробуйте изменить настройки следующим образом:
- Уменьшите размер партии (
batch): уменьшение до 32 может увеличить стабильность, но при этом нужно следить за производительностью. - Попробуйте повысить число подделений (
subdivisions) до 64 или даже 128. Это обеспечит более равномерное распределение нагрузки на ВП, что потенциально может решить проблему оверфиттинга памяти.
Вот так может выглядеть обновленная секция вашего конфигурационного файла:
batch=32
subdivisions=643. Настройка параметров обучения
Параметры, такие как learning_rate и burn_in, также могут повлиять на успешность обучения. Попробуйте внести небольшие изменения в эти параметры, если ошибка продолжает возникать. Например, уменьшение learning_rate или увеличение burn_in.
4. Проверьте использование оперативной памяти
Обратите внимание на использование ресурсов вашей системы во время обучения. Если вы используете слишком большой размер партии и низкое значение подделений, это может привести к исчерпанию видеопамяти, что, в свою очередь, и вызывает ошибку cuDNN. Используйте утилиты мониторинга, такие как NVIDIA SMI, для отслеживания использования памяти GPU.
5. Альтернативные подходы
Если проблема по-прежнему остается, рассмотрите следующие варианты:
- Отключите использование cuDNN, установив параметр
cudnn=0в настройки компиляции Darknet. Это снизит скорость, но, возможно, решит проблему с алгоритмами свертки. - Повысьте объем оперативной памяти системы или добавьте более мощный GPU, если это возможно.
Заключение
Решение проблемы с ошибкой «cuDNN isn’t found FWD algo for convolution» требует внимательного подхода к настройке конфигурации и наблюдению за производительностью системы. Надеюсь, предложенные рекомендации помогут вам успешно обучить Darknet на вашем графическом процессоре GE FORCE GTX 1650. Не забывайте регулярно следить за обновлениями библиотек и адаптировать конфигурации, соответствующие вашим ресурсам.