질문있습니다.
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작성한 질문수 2
Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.
>구글 클라우드가 아닌 GPU서버를 이용하고 있습니다. 해당 강의를 진행하는 중에 다음과 같은 오류를 접하게 되어 질문 남깁니다.
감사합니다.
답변 17
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저도 모르고 있었는데, 여러 이미지로 테스트를 해보니 0.3 이하는 아예 hard negative로 간주하여 자체 filtering 하는 것 같습니다.
좋은 정보 감사합니다.
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print(out)을 보면 19개의 object가 있으머 score와 boundingbox의 좌표는 19개가 값이 있고 81개는 0을 반환합니다. Class는 분류된 100개의 값을 나타내고요. Boundingbox시각화 전에 print가 실행됬습니다. 이와 값을 보이는 object의 score가 0.3이상인 것으로보아 tensorflow detection시 자체적으로 0.3이상인 object외에는 0을 반환하는 것으로 생각이되는데 자체적으로 0.3이상의 스코어를 가지는 object만을 반환하는지 궁금합니다. 간사합니다.
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실습 코드에 아래와 같은 부분이 있습니다.
if score > 0.5 부분에서 score값이 0.5보다 크면 해당 object를 검출합니다.
# Bounding Box 시각화
num_detections = int(out[0][0])
for i in range(num_detections):
classId = int(out[3][0][i])
score = float(out[1][0][i])
bbox = [float(v) for v in out[2][0][i]]
if score > 0.5:
......
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tensorflowfmf 1.12로 낮추면 실습 코드가 안돌아 갈수 있습니다.
오히려 tensorflow는 1.13으로 그대로 유지하고 cudnn 버전을 7.6에서 7.4 버전으로 낮추는게 어떨까 싶습니다.
그리고 nvidia-smi로 볼때는 cuda 버전이 10.0 이었는데, 올려주신것에는 CUDA가 9.1로 되어 있는데 다시 한번 확인해 주십시요.
감사합니다.
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tensorflow-gpu version이 cuda cudnn에 맞지 않아 오류가 발생하는 것이었습니다. 감사합니다.
version을 1.13 >> 1.12로 낮춰주니 코드가 잘 돌아가는 것을 확인하였습니다. 감사합니다.
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해당 메시지만 나오지는 않았을 거 같습니다. 전체 오류 메시지를 적어주십시요.
상세한 정보가 기재되지 않으면 제가 도와드릴수 있는 방법이 제한적입니다.
그리고 cuDNN버전도 적어주십시요. 구글 검색으로 cuDNN 버전 확인 하시면 방법을 찾으실 수 있습니다. tensorflow 버전도 1.13인지 다시 확인 부탁드립니다.
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config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
session = tf.Session(config=config)
구글링을 통하여 다음과 같이 gpu메모리 할당량을 줄여도 보았으나 같은 error를 보였습니다.
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