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Windows 10

Windows 10は、マイクロソフト社がリリースしたOSです。Modern UIを標準画面にした8.1から、10では再びデスクトップ主体に戻され、UIも変更されています。PCやスマホ、タブレットなど様々なデバイスに幅広く対応していることが特徴です。

CUDA

CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

Darknet

Darknetは、C言語で記述されたオープンソースのニューラルネットフレームワークで簡単にインストールすることが可能です。学習済みモデルとアルゴリズムも配布しており、ダウンロードすれば容易に動かすこともできます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

6789閲覧

darknetでデータを学習させようとするとCUDA error :unknown errorを吐き出す

AtsHoly

総合スコア6

Windows 10

Windows 10は、マイクロソフト社がリリースしたOSです。Modern UIを標準画面にした8.1から、10では再びデスクトップ主体に戻され、UIも変更されています。PCやスマホ、タブレットなど様々なデバイスに幅広く対応していることが特徴です。

CUDA

CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

Darknet

Darknetは、C言語で記述されたオープンソースのニューラルネットフレームワークで簡単にインストールすることが可能です。学習済みモデルとアルゴリズムも配布しており、ダウンロードすれば容易に動かすこともできます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/10/08 14:18

編集2022/01/12 10:55

・実現したいこと
Window10環境でdarknetを動かしたい

・エラー内容
darknetのコンパイルには成功し、darknet.exeは生成できたのですが、
自分で集めた画像を学習させようとした際にこのようなエラーが出ます。
![イメージ説明

元々Ubuntu環境でやっていて学習まではできていたので、windows環境でもやってみようと思い環境構築をやってみましたが、ここで止まってしまいました。
CUDAに何らかの原因があると思うのですが、Pathやインストールも問題なくできているはずです。

他に何か思いつく要因はあるでしょうか?

・Ver
Window10
CUDA 9.2

追記:2018/10/09
回答遅くなり申し訳ございません。

darknetコンパイルはVC17で行いました。
ビルドの際にインクルードディレクトリやライブラリのPathの編集も行っています。

引数のファイルは以下となります。
・obj.data
classes= 1
train = data/obj/train.txt
valid = data/obj/test.txt
#difficult = data/difficult_2007_test.txt
names = data/obj.names
backup = backup/

・yolov3-obj.cfg
...略
batch=64
subdivisions=32
...略
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=18
activation=linear

[yolo]
mask = 0,1,2
anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326
classes=1
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .5
truth_thresh = 1
random=1
...略 (yoloとその一つ上の項目は3か所同じように変更しました。)

nvidia-smi.exeの実行結果はこれでよろしかったでしょうか?
イメージ説明

GPUはGTX1060 6GBです。

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tiitoi

2018/10/08 16:14

Ubuntu 環境では同じ CUDA のバージョンで動作していたのでしょうか?
AtsHoly

2018/10/08 22:35

Ubuntu環境ではCUDAを入れずにやってました
kazto

2018/10/09 00:35

darknetコンパイル時のオプションなど追記をお願いできますでしょうか。
kazto

2018/10/09 00:39

また、「darknet detector train」に与えた引数のファイルのうち、何かしらの加工を行ったものがあれば、そちらも内容の追記をお願いします。
kazto

2018/10/09 00:46

なんどもすみません。「cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI; nvidia-smi.exe」の実行結果もあわせて追記をお願いできますでしょうか。
tiitoi

2018/10/09 04:32 編集

Ubuntu 環境では CPU ビルドで、今回は GPU ビルドなので、CUDA 周りの問題でしょうね。issue を見ると、CUDA 9.2 で unkown error が出たという記述も見たので、もしかしたら CUDA 9.2 に darknet が対応してない可能性もあります。 https://github.com/pjreddie/darknet/issues/778 それか GPU メモリが不足しているとかでしょうか? GPU は何をおつかいですか?
guest

回答1

0

1060で6GBですか…
GPUメモリが不足しているのが最も可能性が高いと思います。

yolov3-obj.cfg 内でsubdivisionを倍にするとかでメモリ使用量を減らせたと思います。

投稿2018/10/09 13:02

kazto

総合スコア7196

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