Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- darknet_letters_unload_gpu_ram_in_python_script [2019/11/29 16:07] – créée serge
+++ darknet_letters_unload_gpu_ram_in_python_script [2020/10/04 08:55] (Version actuelle) – [Compilation] serge
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-======Darknet Letters unload GPU RAM in python script======
+======Yolo Darknet unload GPU RAM in python script======
-**Bug: Vidage 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
+  * **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 alexandre pour vider la memoire
+// ajout serge pour vider la memoire ligne 904
 LIB_API void free_network(network net);
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 </code>
-===./darknet.py===
+===./src/network.c===
 <code c>
-predict_image.restype = POINTER(c_float)
+// 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);
-# alexandre lien entre lib api de darknet.c et play_letters
+    free((*net).seq_scales);
-free_network = lib.free_network
+    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>
-{{tag> ia sb bge yolo_darknet deap_learning}}
+===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"),
+,
+)
+</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}}