python/path_to_maskrcnn_benchmark/tools/train_net.py--config-file"/path/to/config/file.yaml" 开始训练之后过不了几个iter就会出现所有的Loss为nan的现象,这是由于学习率过大引起的,自己调小就可以了。另外默认的版本是用的是warm up lr,所以开始的几个epoch可能和你设定的不一样,没关系~另外,配置参数...
今年年初,Facebook AI 研究院(FAIR)开源了 Detectron,业内最佳水平的目标检测平台。据介绍,该项目自 2016 年 7 月启动,构建于 Caffe2 之上,目前支持大量机器学习算法,其中包括 Mask R-CNN(何恺明的研究,ICCV 2017 最佳论文)和 Focal Loss for Dense Object Detection,(ICCV 2017 最佳学生论文)。 本文以 Airbus...
CUDA out of menmory :首先引起该问题的原因最可能是batch_size太大,需要去defaults.py中手动修改,但是如果调到1了还是报错,那就是前面说的defaults.py中的MIN_SIZE_TRAIN ;MAX_SIZE_TRAIN...设置得太大,调小即可 loss NAN的错误,一般可以通过调小上面.yaml中的BASE_LR解决 几乎所有问题都可以在源工程的issues...
1. 在训练过程中如果出现loss为nan的情况,或者出现错误 - RuntimeError: copy_if failed to synchronize: cudaErrorAssert: device-side assert triggered,请修改配置文件(.yaml)中的学习率(我训练fpn50和fpn101时将其改为了0.002)我的数据集只有一类物体,供大家参考。 我在训练完成时还碰到一个错误 TypeError: ...
self.cross_entropy_loss # Optimizer update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) with tf.control_dependencies(update_ops): self.optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=self.args.learning_rate) self.train_op = self.optimizer.minimize(self.loss) # This is for debugging NaN...
9/500 [...] - ETA: 43:03 - loss: nan - rpn_class_loss: 0.4798 - rpn_bbox_loss: 0.5489 - mrcnn_class_loss: 1.1758 - mrcnn_bbox_loss: 0.4309 - mrcnn_mask_loss: 0.2511 As descreibe below, the total loss=nan, however the other 5 loss is not. I can't figure out why. ...
tensorflow.python.trainingbasic_session_run_hooks.NanLossDuringTrainingError: NaN loss during training. Execution status: FAIL -08-17 04:19:20,344 TAO Toolkit] [INFO] nvidia_tao_cli.components.docker_handler.docker_handler ...
I tried training for COCO with configs/e2e_faster_rcnn_R_50_FPN_x1.yaml as is, and I changed above two things(using SyncBn from apex), but loss diverged in initial phases. Copy link Contributor fmassacommentedJan 14, 2019 @lyakaapthe reason why we have this redundancy is to facilitate...
error: Loss = nan 报错原因:Loss发散 解决办法: GPU的arch设置的不对 打开./lib/setup.py文件,找到第130行,将gpu的arch设置成与自己电脑相匹配的算力,这里举个例子,如果你用的是GTX1080,那么你的算力就是6.1,此时就需要将-arch=sm_52改成-arch=sm_61。
开始训练之后过不了几个iter就会出现所有的Loss为nan的现象,这是由于学习率过大引起的,自己调小就可以了。另外默认的版本是用的是warm up lr,所以开始的几个epoch可能和你设定的不一样,没关系~另外,配置参数有两个地点,一个是yaml文件,另外一个是defaults.py, 有一些相同的参数,yaml的会覆盖defaults.py的,大家...