YOLO-tensorflowはCPU上で動作しますが、GPUでは動作しません

Question

私はGPU-Nvidia 1060 3Gbを使用して訓練されたモデルでYOLO検出を使用しました。

今、param --gpu 1.0で自分のモデルを生成しようとしています。私が読んで、それらが通信を開始することができますようTensorflowは、私のGPUを見ることができます： "名：のGeForce GTXを1060年の主要：6マイナー：1 memoryClockRate（ギガヘルツ）：1.6705" "totalMemory：3.00GiB freeMemory：2.43GiB"

プログラムのデータをロードするには、と私はエラー以下しまった学習を開始しようとしているときとにかく、後で、：それは使用しようとする場合、私はチェックしました

： 「CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORYデバイスから832.51M（872952320バイト）を割り当てることができませんでした」私の他のGPU（インテル630）、しかしそれはしません。

"--gpu"モードオプションを使用しない電車のプロセスを実行すると、うまく動作しますが、ゆっくりと動作します。 （私も - gpu 0.8、0.4 ectを試しました）

どのようにそれを修正するか考えていますか？

Answer 1

問題を解決しました。設定ファイル内のバッチサイズとイメージサイズを変更しても、正しく読み込まれなかったので役に立たないようです。私はdefaults.pyファイルに移動して、そこに変更して、GPUがステップを計算できるようにしました。