人工智能『AI』

PyTorch GPU 与虚拟内存

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接引前文《Windows 10 yolov5 GPU环境》，配置完成之后，一度因为虚拟内存没什么太大用处。原有设置的虚拟内存c盘（系统盘）为4096-8192。在我将虚拟内存改成1024-2048之后，然后tm报错了。就是上面的的这个错误：RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution。但是实际上，错误和cuda没有直接关系，目前我还不太清楚为什么虚拟内存直接关系到了cuda的运行环境，或者说pytorch的运行环境。网上搜了一下也没找到相关的资料，主要应该是我的理解太浅显。 

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Windows 10 yolov5 GPU环境

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网上关于yolov5 gpu环境搭建的文章也是一抓一大把，但是实际上好用不好用并不清楚。所以要想按照那些所谓的教程安装配置，很可能会失败。当然按照我的文章进行安装配置也可能会失败。逼乎上有个帖子问新手学习一门语言该不该用ide，还有一大群人建议新手配置各种环境，用sb vim等编辑器，配置各种执行路径，各种源代码路径、库路径。这tm一个ide就解决的问题，非得折腾半天，这是为了让没入门的赶紧放弃？

我简单的说一下我的安装流程：

1.下载cuda安装文件，https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_network 安装cuda，默认一路next 即可。

2.安装pytorch-gpu，yolov5的运行环境主要依赖于pytorch。通过官网https://pytorch.org可以找到对应的安装命令：

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CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

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自从装好tensorflow-gpu 之后其实一直没怎么用，今天跑代码的时候才发现安装的有问题：

测试代码如下：

from sklearn.datasets import load_sample_image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf

if __name__ == '__main__':
    # Load sample images
    china = load_sample_image("china.jpg")
    flower = load_sample_image("flower.jpg")
    dataset = np.array([china, flower], dtype=np.float32)
    batch_size, height, width, channels = dataset.shape
    # Create 2 filters
    filters = np.zeros(shape=(7, 7, channels, 2), dtype=np.float32)
    filters[:, 3, :, 0] = 1 # vertical line
    filters[3, :, :, 1] = 1 # horizontal line
    # Create a graph with input X plus a convolutional layer applying the 2 filters
    X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, height, width, channels))
    convolution = tf.nn.conv2d(X, filters, strides=[1,2,2,1], padding="SAME")
    with tf.Session() as sess:
        output = sess.run(convolution, feed_dict={X: dataset})
    plt.imshow(output[0, :, :, 1], cmap="gray") # plot 1st image's 2nd feature map
    plt.show()
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