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我正在尝试训练 Resnet50,但无论我做什么都失败了,因为 Jupyter notebook 的内核快要死了(内核似乎已经死了。它将自动重启
),就在它启动的那一刻培训(纪元 1/100)。我有 GeForce GTX 1060 Ti,当我在训练期间执行 nvidia-smi
时(虽然持续 1 秒)我只看到与过去相比分配了 80 MB 的内存,然后内核死了,就好像它尝试了但失败了。
要求如下:
pandas==0.25.1
numpy==1.17.2
opencv-python==4.1.1.26
scikit-image==0.15.0
scikit-learn==0.21.3
tensorflow-gpu==1.14.0
Keras==2.2.5
matplotlib==3.1.1
Pillow==6.1.0
albumentations==0.3.2
tqdm==4.35.0
jupyter
我很满意。以下是我如何设置培训类(class):
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = False
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9
sess = tf.Session(config=config)
keras.backend.set_session(sess)
keras.__version__
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #yes, this is the ID of my GPU.
# create the FCN model
model_mobilenet = ResNet50(input_shape=(1024, 1024, 3), include_top=False) # use the Resnet
model_x8_output = Conv2D(128, (1, 1), activation='relu')(model_mobilenet.layers[-95].output)
model_x8_output = UpSampling2D(size=(8, 8))(model_x8_output)
model_x8_output = Conv2D(3, (3, 3), padding='same', activation='sigmoid')(model_x8_output)
MODEL_x8 = Model(inputs=model_mobilenet.input, outputs=model_x8_output)
MODEL_x8.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=1e-3), metrics=[jaccard_distance])
MODEL_x8.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=300, epochs=100, verbose=1, validation_data=val_generator, validation_steps=10)
Epoch 1/100
1/300 [..............................] - ETA: 1:01:59 - loss: 0.7193 - jaccard_distance: 0.1125
我试过设置:
config.gpu_options.allow_growth
为 True
。config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction
到任何其他任意值,例如 0.1
#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = 0
它们都不起作用。我很欣赏建设性的答案。
提前致谢。
编辑:我现在尝试将其作为脚本(而不是笔记本)运行,当 Tensorflow session 行出现时,终端会抛出以下内容:
2020-01-28 13:44:55.756819: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not dlopen library 'libcudart.so.10.0'; dlerror: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /home/username/ros_ws/devel/lib:/opt/ros/melodic/lib
2020-01-28 13:44:55.757047: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not dlopen library 'libcublas.so.10.0'; dlerror: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /home/username/ros_ws/devel/lib:/opt/ros/melodic/lib
2020-01-28 13:44:55.757313: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not dlopen library 'libcufft.so.10.0'; dlerror: libcufft.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /home/username/ros_ws/devel/lib:/opt/ros/melodic/lib
2020-01-28 13:44:55.757526: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not dlopen library 'libcurand.so.10.0'; dlerror: libcurand.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /home/username/ros_ws/devel/lib:/opt/ros/melodic/lib
2020-01-28 13:44:55.757736: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not dlopen library 'libcusolver.so.10.0'; dlerror: libcusolver.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /home/username/ros_ws/devel/lib:/opt/ros/melodic/lib
2020-01-28 13:44:55.757940: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not dlopen library 'libcusparse.so.10.0'; dlerror: libcusparse.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /home/username/ros_ws/devel/lib:/opt/ros/melodic/lib
2020-01-28 13:44:55.808416: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:42] Successfully opened dynamic library libcudnn.so.7
2020-01-28 13:44:55.808444: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1663] Cannot dlopen some GPU libraries. Skipping registering GPU devices...
这很奇怪,因为我没有 CUDA 10,而是 9.0,所以甚至不应该问这个问题。我的 Tensorflow 版本有误吗?
最佳答案
这很可能是因为没有足够的内存来存储数据/模型。您的输入图像大小也是 1024x1024。我建议您尝试使用 256 甚至 128 这样的小图像进行训练,看看它是否至少有效。
另外,TF检测到你的GPU了吗?
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