caffe测试时报错 [....syncedmem.cpp:56] Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory

现象：

在caffe复现DenseNet的过程中，训练完成了，就到了测试阶段。当开始运行之后，过了一段时间发现报了一个错误。
F0523 12:55:04.591845 17608 syncedmem.cpp:56] Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory。爆内存了。如图所示。

分析一：batch_size

一般这个问题都是由于batch_size大小设置太大（训练时train_val中的TRAIN和TEST），导致内存不够用，但是由于DenseNet网络很深，需要的内存也很大。作者的显卡配置是1080Ti的，内存为11G。只有在train的batch_size和test的batch_size都设置为1的时候才能跑通。因此在测试的时候跟这部分已经没又关系了。只能和deploy文件有关系。

分析二：deploy文件

下图是输入层的设置，问题就出现在这儿。

首先分析每个参数的意义：

dim:10 #表示对待识别样本进行数据增广的数量，该值的大小可自行定义。但一般会进行5次crop，将整幅图像分为多个flip。该值为10则表示会将待识别的样本分为10部分输入到网络进行识别。如果相对整幅图像进行识别而不进行图像数据增广，则可将该值设置为1.
dim:3 #该值表示处理的图像的通道数，图像为RGB图像则通道数为3，设置该值为3
dim:224 #图像的长度
dim:224 #图像的宽度

问题就出现在第一个dim：10 网络并不需要进行数据增广，因此不需要设置，只需要设置为1。
当改完之后，再次进行测试，完全可以跑通，完美！

作者：GL3_24
来源：****
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