caffe0.16 resnet batch_size=64時出現超出gpu_memory問題

原創 __Sunny__ 2020-06-30 02:02
最近在測試caffe0.16，

ResNet-50 batch_size=64 8卡時可以跑得起來，但是1/2/4卡時均跑不起來，顯示：

F0824 10:07:26.011203 35974 gpu_memory.hpp:38] Failed to allocate 40140800bytes on device 0. Total memory: 24025956352, Free: 33488896, dev_info[0]:total=24025956352 free=33488896


why?

發表評論
所有評論
還沒有人評論，想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章

[Caffe SSD][轉載]math_functions.cpp 250 Check failed a XXX= b 0 vs -1.19209e-007解決方法

最近因爲這個錯誤折騰老長時間，重裝caffe ssd好幾次，沒有什麼作用，最後發現一個大佬解決這個問題 問題一：math_functions.cpp:250] Check failed: a <= b <0 vs -1.19209e-00

FL1623863129 2020-07-07 04:49:30

mac下caffe編譯中的錯誤

No receipt for ‘com.apple.pkg.CLTools_Executables’ found at ‘/’. /bin/sh: line 0: [: -gt: unary operator expected

铁匠oO 2020-07-04 03:56:54

【caffe源碼研究】第三章：源碼篇(5) ：Net

簡介 通過合成和自動微分，網絡同時定義了一個函數和其對應的梯度。通過合成各層的輸出來計算這個函數，來執行給定的任務，並通過合成各層的後向傳播過程來計算來自損失函數的梯度，從而學習任務。Caffe模型是端到端的機器學習引擎。 準確

FrankJingle 2020-07-02 09:35:22

【caffe源碼研究】第四章：完整案例源碼篇(5) ：LeNet反向過程

本部分剖析Caffe中Net::Backward()函數，即反向傳播計算過程。從LeNet網絡角度出發，且調試網絡爲訓練網絡，共9層網絡。 入口信息 Net::Backward()函數中調用BackwardFromTo函數，從網絡

FrankJingle 2020-07-02 09:35:17

【caffe源碼研究】第四章：完整案例源碼篇(2) ：LeNet初始化訓練網絡

一、Solver到Net SGDSolver的構造函數中主要執行了其父類Solver的構造函數，接着執行Solver::Init()函數，在Init()中，有兩個函數值得注意：InitTrainNet()和InitTestNets

FrankJingle 2020-07-02 09:35:17

【caffe源碼研究】第四章：完整案例源碼篇(1) ：LeNetSolver初始化

在訓練lenet的train_lenet.sh中內容爲： ./build/tools/caffe train –solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 由此可知,訓練網咯模型是由to

FrankJingle 2020-07-02 09:35:15

【caffe源碼研究】第三章：源碼篇(12) ：激活函數層

以ReLULayer爲例，比較簡單，直接上代碼 前向就是根據激活函數表達式計算，反向就是計算倒數。 #include <algorithm> #include <vector> #include "caffe/layers/r

FrankJingle 2020-07-02 09:35:15

【caffe源碼研究】第四章：完整案例源碼篇(4) ：LeNet前向過程

入口信息 通過如下的調用堆棧信息可以定位到函數ForwardFromTo(其他函數中無重要信息) caffe::Net<float>::ForwardFromTo() at net.cpp:574 caffe::Net<float

FrankJingle 2020-07-02 09:35:14

Caffe三方庫相關資料、編譯方法和注意事項

微在Nuget上傳了Caffe所需的所有3rd-Library，因此不想了解和編譯Caffe三方庫的同學，可以略過以下內容。 附微軟提供的Windows版本Caffe Google glog 由Google提供的日誌模塊，通過

碧落回雪 2020-07-02 08:30:45

caffe中meanvalue與meanfile的解析

轉自： https://blog.csdn.net/yangdashi888/article/details/79340195 1、caffe使用的mean_是爲了圖像像素值能更接近（0，0）原點，當圖像減掉mean值後的效果

Mirinda_cjy 2020-07-02 01:29:46

【Caffe】Blob, Layer 《很認真的講講Caffe》

前言 一開始我是拒絕的，因爲不知道從何寫起。還是強迫自己去做了這件事，希望自己在寫的過程收穫滿滿。 一、Blob簡介 如果把一個網絡結構Net比作一座大廈的話，那麼層Layer就是每一層樓，而Blob就是磚。 Net中，每一層Layer

HandsomeHans 2020-07-01 16:06:38

【Caffe】優化算法 《很認真的講講Caffe》

Caffe現在提供了六種優化算法:     Stochastic Gradient Descent (type: SGD)    AdaDelta (type: AdaDelta)    Adaptive Gradient (type:

HandsomeHans 2020-07-01 16:06:28

pytorch與caffe中上採樣upsample與反捲積的總結

1.關於pytorch中的upsample、反捲積的解釋： https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 2.關於反捲積與上採樣的區別 https://www.zhihu.c

zl3090 2020-07-01 04:01:48

【caffe學習】九、deploy.prototxt的介紹及與train.prototxt的區別

本文轉載自：https://blog.csdn.net/fx409494616/article/details/53008971 如果要把訓練好的模型拿來測試新的圖片，那必須得要一個deploy.prototxt文件，這個文件實際上和te

zl3090 2020-07-01 04:01:48

人臉識別方向論文筆記（3）-- Sparsifying Neural Network Connections for Face Recognition

        原文地址：http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Sun_Sparsifying_Neural_Network_CVPR_2016_

四海龙王Black 2020-06-30 22:46:28