Witam!
Chciałem ostatnio wypróbować technologię "Deepfake" i zrobić własny filmik z użyciem programu "DeepFaceLab".
Niestety kiedy chcę włączyć "trenowanie" pojawia się dość szybko błąd: "plaidml.exceptions.Unknown: Unable to allocate device-local memory: CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE"
Tu jest cały terminal:
Niestety żadna z metod "trenowania" nie działa. Próbowałem wszystkie wliczając train H64, train H128 i train SAE. Wyjątkiem jest "train Quick96", która zdaje się działać, bo jest pokazany postęp i liczba iteracji. Ale po całonocnej pracy i przy 60.000 iteracji w wyjściowym wideo nie było żadnego "faceswappingu" - wideo było zupełnie niezmienione. Tak jakby "trening" nie zadziałał wcale. Co ciekawe program zdaje się wykrywać w mojej karcie jedynie 3GB VRAM, kiedy to w rzeczywistości mam 4GB.
Podejrzewam, że karty AMD są słabo wspierane przez tę technologię. Ale moja karta zdaje się spełniać wymagania programu.
Używam wersji: DeepFaceLab_OpenCL_build_01_11_2020
MÓJ KOMPUTER:
Karta graficzna: ASUS Radeon R7 370 4GB GDDR5 (256 bit), HDMI, 2xDVI, DP, Box (STRIX-R7370-DC2OC-4GD5-GAMING) - wspiera OpenCL 2.0
Procesor: AMD Ryzen 7 2700X
Pamięć: GoodRam IRDM 2x8GB 3000MHz
Płyta główna: Asus PRIME B450M-A
Chciałem ostatnio wypróbować technologię "Deepfake" i zrobić własny filmik z użyciem programu "DeepFaceLab".
Niestety kiedy chcę włączyć "trenowanie" pojawia się dość szybko błąd: "plaidml.exceptions.Unknown: Unable to allocate device-local memory: CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE"
Tu jest cały terminal:
Cytat:Running trainer.
Loading model...
Model first run.
Enable autobackup? (y/n ?:help skip:n) : n
Write preview history? (y/n ?:help skip:n) : n
Target iteration (skip:unlimited/default) :
0
Batch_size (?:help skip:0) : 2
Flip faces randomly? (y/n ?:help skip:y) : n
Use lightweight autoencoder? (y/n, ?:help skip:n) : n
Use pixel loss? (y/n, ?:help skip: n/default ) :
n
Using plaidml.keras.backend backend.
INFO:plaidml:Opening device "opencl_amd_pitcairn.0"
Loading: 100%|####################################################################| 6919/6919 [00:27<00:00, 254.41it/s]
Loading: 100%|######################################################################| 162/162 [00:00<00:00, 288.05it/s]
INFO:plaidml:Analyzing Ops: 86 of 159 operations complete
INFO:plaidml:Analyzing Ops: 125 of 159 operations complete
============================ Model Summary ============================
== ==
== Model name: H128 ==
== ==
== Current iteration: 0 ==
== ==
==-------------------------- Model Options --------------------------==
== ==
== random_flip: False ==
== lighter_ae: False ==
== pixel_loss: False ==
== batch_size: 2 ==
== ==
==--------------------------- Running On ----------------------------==
== ==
== Device index: 0 ==
== Name: Advanced Micro Devices, Inc. Pitcairn (OpenCL) ==
== VRAM: 3.00GB <-- dlaczego tu jest 3GB skoro moja karta ma 4GB? ==
== ==
=======================================================================
Starting. Press "Enter" to stop training and save model.
INFO:plaidml:Analyzing Ops: 199 of 1560 operations complete
INFO:plaidml:Analyzing Ops: 233 of 1560 operations complete
INFO:plaidml:Analyzing Ops: 325 of 1560 operations complete
INFO:plaidml:Analyzing Ops: 345 of 1560 operations complete
INFO:plaidml:Analyzing Ops: 381 of 1560 operations complete
INFO:plaidml:Analyzing Ops: 573 of 1560 operations complete
INFO:plaidml:Analyzing Ops: 589 of 1560 operations complete
INFO:plaidml:Analyzing Ops: 680 of 1560 operations complete
INFO:plaidml:Analyzing Ops: 705 of 1560 operations complete
INFO:plaidml:Analyzing Ops: 736 of 1560 operations complete
ERROR:plaidml:Unable to allocate device-local memory: CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE
Error: Unable to allocate device-local memory: CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\ADAM-PC\Videos\DeepFaceLab_OpenCL\_internal\DeepFaceLab\mainscripts\Trainer.py", line 111, in trainerThread
iter, iter_time = model.train_one_iter()
File "C:\Users\ADAM-PC\Videos\DeepFaceLab_OpenCL\_internal\DeepFaceLab\models\ModelBase.py", line 507, in train_one_iter
losses = self.onTrainOneIter(sample, self.generator_list)
File "C:\Users\ADAM-PC\Videos\DeepFaceLab_OpenCL\_internal\DeepFaceLab\models\Model_H128\Model.py", line 87, in onTrainOneIter
total, loss_src_bgr, loss_src_mask, loss_dst_bgr, loss_dst_mask = self.ae.train_on_batch( [warped_src, target_src_mask, warped_dst, target_dst_mask], [target_src, target_src_mask, target_dst, target_dst_mask] )
File "C:\Users\ADAM-PC\Videos\DeepFaceLab_OpenCL\_internal\python-3.6.8\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1217, in train_on_batch
outputs = self.train_function(ins)
File "C:\Users\ADAM-PC\Videos\DeepFaceLab_OpenCL\_internal\python-3.6.8\lib\site-packages\plaidml\keras\backend.py", line 176, in __call__
self._invoker.invoke()
File "C:\Users\ADAM-PC\Videos\DeepFaceLab_OpenCL\_internal\python-3.6.8\lib\site-packages\plaidml\__init__.py", line 1440, in invoke
return Invocation(self._ctx, self)
File "C:\Users\ADAM-PC\Videos\DeepFaceLab_OpenCL\_internal\python-3.6.8\lib\site-packages\plaidml\__init__.py", line 1449, in __init__
self._as_parameter_ = _lib().plaidml_schedule_invocation(ctx, invoker)
File "C:\Users\ADAM-PC\Videos\DeepFaceLab_OpenCL\_internal\python-3.6.8\lib\site-packages\plaidml\__init__.py", line 764, in _check_err
self.raise_last_status()
File "C:\Users\ADAM-PC\Videos\DeepFaceLab_OpenCL\_internal\python-3.6.8\lib\site-packages\plaidml\library.py", line 131, in raise_last_status
raise self.last_status()
plaidml.exceptions.Unknown: Unable to allocate device-local memory: CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE
Niestety żadna z metod "trenowania" nie działa. Próbowałem wszystkie wliczając train H64, train H128 i train SAE. Wyjątkiem jest "train Quick96", która zdaje się działać, bo jest pokazany postęp i liczba iteracji. Ale po całonocnej pracy i przy 60.000 iteracji w wyjściowym wideo nie było żadnego "faceswappingu" - wideo było zupełnie niezmienione. Tak jakby "trening" nie zadziałał wcale. Co ciekawe program zdaje się wykrywać w mojej karcie jedynie 3GB VRAM, kiedy to w rzeczywistości mam 4GB.
Podejrzewam, że karty AMD są słabo wspierane przez tę technologię. Ale moja karta zdaje się spełniać wymagania programu.
Używam wersji: DeepFaceLab_OpenCL_build_01_11_2020
MÓJ KOMPUTER:
Karta graficzna: ASUS Radeon R7 370 4GB GDDR5 (256 bit), HDMI, 2xDVI, DP, Box (STRIX-R7370-DC2OC-4GD5-GAMING) - wspiera OpenCL 2.0
Procesor: AMD Ryzen 7 2700X
Pamięć: GoodRam IRDM 2x8GB 3000MHz
Płyta główna: Asus PRIME B450M-A