CUDA:在darknet yolov1上出现内存不足错误

我正在尝试在GPU特斯拉K40上运行darknet YOLOv1代码

几天前，makefile中的参数“ARCH=--gpu架构=compute\u20--gpu代码=compute\u20”一切正常

但是，今天我又犯了错误。“make”成功了，但在视频上运行YOLO的演示时出现了以下错误

我尝试了不同的拱参数，比如compute_30、35、52。。但一切都不起作用

可能的解决方案是什么

---

注：darknet yoloV2工作正常。我正在实现以下博客：

您是否尝试过修改cfg/tiny yolo voc.cfg

它应该如下所示：

[net]
batch=64
subdivisions=64
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1
...

---

诀窍是将批处理等于细分

记住，这是用于编程问题的，您想问什么？同样，这是一个完全有效的（有趣的IMHO）问题，没有明显的原因就被关闭了。无论如何，我找到了一个解决方案，可以使用低端nVidia卡快速测试CUDA版本的Yolo：

/darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov2-tiny.cfg yolov2-tiny.weights image.jpg

。这个配置使用了大约300兆的内存，因此可以在我的GTX 750上运行XOrg和Compiz时使用。我发现这个解决方案非常有用。可以下载Yolov2小砝码。