Deep learning 更快的RCNN（caffe）联合学习：内存不足，专用内存为5376 MB（更改的批量大小和RPN提案数量），还有什么？_Deep Learning_Caffe

Deep learning 更快的RCNN（caffe）联合学习：内存不足，专用内存为5376 MB（更改的批量大小和RPN提案数量），还有什么？

deep-learning

Deep learning 更快的RCNN（caffe）联合学习：内存不足，专用内存为5376 MB（更改的批量大小和RPN提案数量），还有什么？,deep-learning,caffe,Deep Learning,Caffe,我以前使用过交替优化matlab代码，目前我正在尝试运行联合学习。我能够用我的GPU特斯拉2070运行测试演示。对于培训，我已将所有批次大小设置为1： __C.TRAIN.IMS_PER_BATCH = 1 __C.TRAIN.BATCH_SIZE = 1 __C.TRAIN.RPN_BATCHSIZE = 1 （自yaml被重写后，也将其更新为1）但是我仍然有错误==cudaSuccess（2对0）内存不足我曾尝试减少提案的数量。（原件如下：）列车：在将NMS应用于RPN提案之前要保

我以前使用过交替优化matlab代码，目前我正在尝试运行联合学习。我能够用我的GPU特斯拉2070运行测试演示。对于培训，我已将所有批次大小设置为1：

__C.TRAIN.IMS_PER_BATCH = 1
__C.TRAIN.BATCH_SIZE = 1
__C.TRAIN.RPN_BATCHSIZE = 1

（自yaml被重写后，也将其更新为1）

但是我仍然有错误==cudaSuccess（2对0）内存不足

我曾尝试减少提案的数量。（原件如下：）

列车：在将NMS应用于RPN提案之前要保留的顶级评分框的数量

C.TRAIN.RPN_PRE_NMS_TOP_N = 12000

C.TRAIN.RPN_POST_NMS_TOP_N = 2000

C.TEST.RPN_PRE_NMS_TOP_N = 6000

C.TEST.RPN_POST_NMS_TOP_N = 300

将NMS应用于RPN提案后保留的顶级评分框数量

C.TRAIN.RPN_PRE_NMS_TOP_N = 12000

C.TRAIN.RPN_POST_NMS_TOP_N = 2000

C.TEST.RPN_PRE_NMS_TOP_N = 6000

C.TEST.RPN_POST_NMS_TOP_N = 300

测试：在将NMS应用于RPN提案之前要保留的顶级评分框的数量

C.TRAIN.RPN_PRE_NMS_TOP_N = 12000

C.TRAIN.RPN_POST_NMS_TOP_N = 2000

C.TEST.RPN_PRE_NMS_TOP_N = 6000

C.TEST.RPN_POST_NMS_TOP_N = 300

将NMS应用于RPN提案后保留的顶级评分框数量

C.TRAIN.RPN_PRE_NMS_TOP_N = 12000

C.TRAIN.RPN_POST_NMS_TOP_N = 2000

C.TEST.RPN_PRE_NMS_TOP_N = 6000

C.TEST.RPN_POST_NMS_TOP_N = 300

我试着在100点之前和50点之后进行精神检查

如果没有内存不足的问题，我仍然无法运行。我在这里错过了什么？？我有一个特斯拉5376 MB的专用内存，我使用特斯拉只为这个（有一个单独的GPU为我的屏幕）我是积极的阅读5376 MB应该是足够的作者自己

谢谢。

我说的是使用caffe的更快的rcnn，应该在标题中说明