insightface遇到的坑

1、Compile with USE_CUDA=1 to enable GPU usage
【原因】安裝的是cpu版的mxnet，不是gpu版的；
【解決方法】 卸載cup版mxnet，如果使用的cuda-9，則pip install mxnet-cu90; 使用了cuda-10則pip install mxnet-cu100

2、CUDA: invalid device ordinal
【原因】 使用的GPU數目對不上
【解決方法】 nvidia-smi 查看你的GPU信息；對應修改

3、cudaMalloc failed: out of memory
【原因】 可能是batch_size太大
【解決方法】 修改一下你的batch_size

4、Name: mxnet_generic_kernel ErrStr:out of memory
【原因】實際是GPU內存不足
【解決方法】 增加GPU(內存)，或減少分配大小(導致trainning的速度慢)