Open Lllllolita opened 1 year ago
Maybe we need more error logs to reproduce it @Lllllolita
这是运行python -m up train --config configs/det/efl/efl_yolox_medium_test.yaml --nm 1 --ng 1 --launch pytorch 2>&1 | tee log.train输出的log文件。 train.log
这两个文件是运行./easy_setup.sh输出的log文件。 compile.log compile_err.log
the batch_size in your log is 8, maybe you need to recompile and export TORCH_CUDA_ARCH_LIST='3.5;5.0+PTX;6.0;7.0;8.0;8.6' in easy_setup.sh @Lllllolita
非常感谢您的建议,现在我单机单卡设置batch是4是可以成功运行的,但是运行单机多卡仍然失败了,torch.cuda.aviable()显示的是False。 指令是:python -m up train --config configs/det/efl/efl_yolox_medium_test.yaml --nm 1 --ng 2 --launch pytorch 2>&1 | tee log.train train(1).log
Maybe you need to check your cuda env ? @Lllllolita
@Lllllolita Hi, have you solved the problem torch.cuda.aviable() is False when the number of gpus > 1? I met the same problem now, how to solve it ?
@yqyao Why are the version requirements so difficult?
本人使用up框架复现efl遇到如下问题,服务器显卡内存充足,但是一直显示oom,已经检查服务器显卡没有占用显存的僵尸进程,并且设置batch为1仍然显示oom,本人服务器配置如下: python:3.7 cuda :11.3 torch:1.10.0 gpu:RTX3090 config:configs/det/efl/efl_yolox_medium.yaml 请问可能是什么问题呢