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Deep-Learning-YOLOV4實(shí)踐：ScaledYOLOv4 數(shù)據(jù)集制作
Deep-Learning-YOLOV4實(shí)踐：ScaledYOLOv4環(huán)境配置與demo編譯運(yùn)行
Deep-Learning-YOLOV4實(shí)踐：ScaledYOLOv4模型訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集調(diào)試問題總結(jié)
說明：
硬件：rtx2060

error1: CUDA out of memory

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 88.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.08 GiB already allocated; 22.63 MiB free; 4.20 GiB reserved in total by PyTorch)

原因：
bach_size設(shè)置過大

解決辦法：
直接將default設(shè)置成1：

error2:TypeError: can’t convert cuda:

TypeError: can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

原因：
原來Pytorch代碼運(yùn)行在cpu中，所以這么寫實(shí)對(duì)的。
后來改用GPU中代碼運(yùn)行，因?yàn)閚umpy在cuda中沒有這種表達(dá)，需要將cuda中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到cpu中，再去使用numpy。

解決方案：模型自帶代碼：

if dtype is None:return self.numpy() else:return self.numpy().astype(dtype, copy=False)

模型修改之后的代碼：

if dtype is None:return self.cuda().data.cpu().numpy() else:return self.cuda().data.cpu().numpy().astype(dtype, copy=False)

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【說明】
此錯(cuò)誤出現(xiàn)于：ScaledYOLOv4-yolov4-csp改進(jìn)型模型的訓(xùn)練測(cè)試過程
TypeError: not all arguments converted during string formatting
參考鏈接：
解決方案：將yolov4-csp.cfg中的注釋內(nèi)容去除

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Deep-Learning-YOLOV4实践：ScaledYOLOv4模型训练自己的数据集调试问题总结的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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