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======YOLO Darknet unload GPU RAM in python script======

  * **Ajout de la Libération de la RAM GPU à la fin d'une détection en gardant le script python actif.**
  * **unload network in python script https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/3467**
  * Cette modification ne marche qu'avec CUDA. Sur une machine sans CUDA (pour des tests), il ne faut pas modifier darknet.py
====Modifications des fichiers====
  * [[https://github.com/AlexeyAB/darknet|des sources de darknet]]
  * 
===./include/darknet.h===
<code c>
void show_total_time();

// ajout serge pour vider la memoire ligne 904
LIB_API void free_network(network net);

#ifdef __cplusplus
}
#endif  // __cplusplus
#endif  // DARKNET_API
</code>

===./src/network.c===
<code c>
// ajout serge pour vider la memoire ligne 1252
void api_free_network(network *net)
{
    int i;
    for (i = 0; i < (*net).n; ++i) {
        free_layer((*net).layers[i]);
    }
    free((*net).layers);

    free((*net).seq_scales);
    free((*net).scales);
    free((*net).steps);
    free((*net).seen);

#ifdef GPU
    if (gpu_index >= 0) cuda_free((*net).workspace);
    else free((*net).workspace);
    if ((*net).input_state_gpu) cuda_free((*net).input_state_gpu);
    if ((*net).input_pinned_cpu) {   // CPU
        if ((*net).input_pinned_cpu_flag) cudaFreeHost((*net).input_pinned_cpu);
        else free((*net).input_pinned_cpu);
    }
    if (*(*net).input_gpu) cuda_free(*(*net).input_gpu);
    if (*(*net).truth_gpu) cuda_free(*(*net).truth_gpu);
    if ((*net).input_gpu) free((*net).input_gpu);
    if ((*net).truth_gpu) free((*net).truth_gpu);

    if (*(*net).input16_gpu) cuda_free(*(*net).input16_gpu);
    if (*(*net).output16_gpu) cuda_free(*(*net).output16_gpu);
    if ((*net).input16_gpu) free((*net).input16_gpu);
    if ((*net).output16_gpu) free((*net).output16_gpu);
    if ((*net).max_input16_size) free((*net).max_input16_size);
    if ((*net).max_output16_size) free((*net).max_output16_size);
#else
    free((*net).workspace);
#endif
}
</code>

===./src/network.h===
<code c>
void restore_network_recurrent_state(network net);

// ajout serge pour vider la memoire ligne 173
void api_free_network(network *net);

#ifdef __cplusplus
}
#endif
#endif
</code>

===./darknet.py===
<code python>
...
...
predict_image_letterbox.restype = POINTER(c_float)

# ajout serge pour vider la memoire ligne 210
free_network = lib.api_free_network
free_network.argtypes = [c_void_p]

def array_to_image(arr):
    import numpy as np
    
    :
</code>

===Dans votre script personnel qui appelle darknet.py===
**Exemple:** voir le fichier complet [[https://github.com/sergeLabo/darknet-letters/blob/master/letters/play_letters/play_letters.py|play_letters.py]] sur GitHub
<code python>
class YOLO:
    ...
    ...
    def set_darknet(self):
        ...
        ...
        # Définition du network
        self.netMain = darknet.load_net_custom(configPath.encode("ascii"),
                                                weightPath.encode("ascii"),
                                                0,
                                                1)
</code> 
En fin de boucle opencv:                                              
<code python>
            # Echap pour finir le script python
            if cv2.waitKey(1) == 27:
                os._exit(0)

        cv2.destroyAllWindows()

        # Libération de la mémoire GPU
        self.free_network(self.netMain)
</code>

====Fichiers modifiés====
Les fichiers modifiés le 29/11/2019 sont dans le dossier [[https://github.com/sergeLabo/darknet-letters/tree/master/issue_3467|issue_3467]]

====Compilation====
Voir [[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus#installation_de_yolo_darknet|Installation de YOLO Darknet]]

Dans le dossier darknet,
  make clean
  make -j8
  
Copier les fichiers darknet.py et libdarknet.so dans le dossier avec votre fichier python de détection.

{{tag> ia sb bge yolo_darknet deap_learning}}
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