halcoN GPU
halcon18.11——DL
http://www.ihalcon.com/read-11150.html
更多发布于:2018-12-04 19:50
2. 打开并运行深度学习例程,如出现CUDA driver out_of_date, 则根据第3步更新显卡驱动。
3. 下载并安装自己电脑NVIDIA GPU型号对应的最新显卡驱动。(安装时按默认即可)
资源下载参考网站:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
GeForce GTX产品型号列表:https://www.geforce.cn/drivers/results/114445
如GTX1050(计算容量2G)下载 417.22-desktop-win10-64bit-international-whql
4. 若仍然不能运行,尝试下载最新的cudnn(一个用于深度神经网络的加速库):cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.1.5,之后将其解压,把文件cudnn64_7.dll复制到D:\halcon18.11\bin\x64-win64\thirdparty将原来的cudnn64_7.dll覆盖掉。thirdparty文件夹是安装halcon-18.11.1.0-windows-deep-learning后才有的,cublas64_100.dll已是目前最新发CUDA版本,无需更新。
cuDNN资源下载参考网站:https://developer.nvidia.com/cudnn
CUDA资源下载参考网站:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
5. 若运行中出现内存问题(GPU计算容量造成的):
可将程序中变量BatchSize由本来的64改为40或者更小。该变量决定在训练或预测中一次能同时训练或预测多少个,值越大训练速度越快,也需要更大的GPU。(注:在halcon18版本中DL训练用到GPU,预测仅用到CPU,其中halcon18.11比halcon18.05多了目标检测和语义分割。)
6. 在例程classify_pill_defects_deep_learning中有bug,gen_interactive_confusion_matrix函数中第274行GenParamName变量的赋值中将'display_buttons'改为'display_images'。不然在276行函数get_dl_classifier_image_results中执行出错。
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