GPU版の Darknet で ImageNet 分類を試してみた。(I tried ImageNet classification with Darknet GPU version.)

アドバイス

はじめに

先週（GPU版の）Darknet で ImageNet 分類を試してみたが、失敗してしまい、CPU版なら分類することができた。
今日、親切な sounansu さんが対処方法を教えてくれ、その方法を試したところ解決したので、メモしておく。

対処

cfg/extraction.cfg ファイルの開き、2行目のsubdivisionsの値を大きくしてみた

[net]
batch=128
subdivisions=4
height=224
width=224
max_crop=320
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005

初期値は１
値2では、out of memoryの発生する場所がかわり、値1の時より処理が進んでいた。
値3でも同様の、out of memoryが発生したが、さらに処理が進んでいた。
値4にしたところ、問題なく分類することができた。

結果

GPU
../work/p27.png: Predicted in 0.014197 seconds.
　　99.99%: king penguin
　　0.00%: killer whale
　　0.00%: drake
　　0.00%: toucan
　　0.00%: magpie

CPU
./work/p27.png: Predicted in 4.877716 seconds.
　　100.00%: king penguin
 　　0.00%: toucan
 　　0.00%: killer whale
 　　0.00%: albatross
 　　0.00%: anemone fish

ざっと350倍に速度が向上したが、スコアが若干異なっている。

GPU
../work/p5.png: Predicted in 0.016148 seconds.
　 7.67%: projector
　 7.03%: paper towel
　 4.99%: barbell
　 4.00%: vacuum
　 3.21%: loudspeaker

CPU
../work/p5.png: Predicted in 6.501382 seconds.
　 8.66%: dumbbell
　 7.49%: toyshop
　 5.21%: vacuum
　 3.73%: projector
　 3.64%: espresso maker

こちらは４００倍に向上しているが、結果がまったく異なる。