Tensorflow-gpu训练SSD时遇到的问题及解决方法

标签：set   成功   tar   没有   窗口   占用   class   提升   ln -s   

训练环境与步骤参考链接：

https://www.cnblogs.com/hayley111/p/12918678.html

问题一：使用GTX2080的显卡，在batch_size只有8的情况下，训练速度只有2-3秒每步。

另开窗口使用如下指令查看GPU占用情况，指令如下：

nvidia-smi -l

结果如下：（如果你和我一样GPU占用率很低，说明cuda没有正常运行）

问题原因：cuda没有成功启动，只有cudnn在运行。

解决方法：

第一步：重新切换到cuda10.0

切换cuda版本   tensorflow1.12使用cuda9.0   

yolo，tensorflow1.14等使用cuda10.0

cd /usr/local

删除之前的软链接

sudo rm -rf cuda

重新创建软连接到10.0

sudo ln -sf cuda-10.0 cuda

第二步：安装keras(我这里选的是2.2.4版本的)

pip install keras==2.2.4

第三步：修改train.py代码，增加几行代码如下：

import keras
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
keras.backend.tensorflow_backend.set_session(tf.Session(config=config))

添加位置如下：

 重新执行你的训练指令就可以了。

正常使用GPU训练的情况下，GPU占用情况如下。

 在我的训练中，成功启动cuda后，速度提升了10倍。

问题二：

慢慢补充ing

Tensorflow-gpu训练SSD时遇到的问题及解决方法

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原文地址：https://www.cnblogs.com/vincent212212/p/13347265.html