在Google Colab训练YOLOv4+Darknet遇libcuda.so.1缺失错误求助

这个错误核心是Colab实例未正确加载GPU运行环境，或者Darknet是基于CPU编译的，以下是具体解决步骤：

• 检查并启用GPU运行时

  1. 点击顶部菜单栏「Runtime」→「Change runtime type」
  2. 在「Hardware accelerator」选项中选择「GPU」，点击「Save」
  3. 重启运行时：「Runtime」→「Restart runtime」

• 验证GPU状态
  执行命令 !nvidia-smi，如果能输出GPU型号、显存等信息，说明GPU已正常加载；若仍报错，执行「Runtime」→「Factory reset runtime」重新分配实例。

• 重新编译Darknet（关键步骤）
  因为之前的Darknet可能是在CPU环境下编译的，需要重新针对GPU编译：

  1. 进入Darknet目录：%cd darknet
  2. 修改Makefile开启GPU支持：!sed -i 's/GPU=0/GPU=1/' Makefile（如果需要CUDNN加速，可同步修改CUDNN=0为CUDNN=1）
  3. 重新编译：!make

• 重新执行训练命令
  编译完成后，再次运行你的训练指令：

  !./darknet detector train YOLO/objects.data custom_yolov4.cfg yolov4.conv.137 -dont_show
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者asekka asekka