然后你就继续在train.py里面搜索half关键字,把所有有.half()变为.float(),如下图: 到这一步为止,我train时出现为nan和0的问题已经解决了。 3、如果发现问题依旧没有解决,还需要在val.py里面将所有的half改为False,同时im.half() if half else im.float() 改为 im.float()。如下图: 以上3步完成之后,...
最先开始选择的是刚出炉新鲜的YOLOV7算法,训练时没有问题,但是在最终测试时,发现检测不出来任何的bbox,开始以为是没有训练好,但是发现训练时的validation都有bbox。最后决定还是老实采用YOLO V5算法(为什么不选美团的YOLO V6?YOLO V6在论文外的数据集,表现还没有YOLOV 5好,大家dddd),不过使用YOLOV5 时又发现了...
3.每一次batch,打印一次loss,检查是否出现梯度爆炸的情况。若有loss=inf,则可以设定一个阈值。 4.调整参数,我就是因为学习率过小出现了nan值,调大一点就正常了
原创|使用caffe训练时Loss变为nan的原因: 梯度爆炸 不当的损失函数 不当的输入 池化层中步长比核的尺寸大 检查自己的train.py: 检查代码(正确) 检查输入(自己之前调试的时候修改了图片预处理的一个函数get_random_data)将random=False改成random=True后就可以了 AIEarth是一个由众多领域内专家博主共同打造的学术...
使用yolo训练时Loss变为nan[解决思路] 首先参考这篇文章: 原创|使用caffe训练时Loss变为nan的原因: 梯度爆炸 不当的损失函数 不当的输入 池化层中步长比核的尺寸大 检查自己的train.py: 检查代码(正确) 检查输入(自己之前调试的时候修改了图片预处理的一个函数get_random_data)将random=False改...
【CAAI】yolov5训练出现loss为NAN。 DONE #I7QTWMQuestion 周政 创建于 2023-08-05 19:43 nameaboutlabels Bug ReportUse this template for reporting a bugkind/bug Describe the current behavior / 问题描述 (Mandatory / 必填) 1.使用贵公司官网推荐的数据集进行训练,出现loss为NAN的情况。
结果发现,跑出来的图 什么都没有,box loss 什么的一直nan 换个电脑 重复步骤,conda还是在新环境装不了pytorch,用pip安装网速巨慢,所以直接访问终端下载地址下载,之后pip install 把文件拖到终端直接安装 装完发现依旧跑不了 报错应该和torchvision有关 : ...
yolov8训练数据集市调用了gpu但loss为nan yolov5训练自己的数据集, 目录 一、准备深度学习环境二、 准备自己的数据集1、创建数据集 2、转换数据格式 3、配置文件 三、模型训练1、下载预训练模型2、训练四、模型测试 五、模型推理YOLOv5
简介:针对GTX16xx系列显卡在训练YOLO系列模型时可能遇到的loss出现nan值或测试时P/R/mAP全部为0的问题,本文提供了一系列解决方案,包括调整学习率、增加梯度下降步长、开启梯度检查等,并特别推荐了百度智能云文心快码(Comate)作为辅助工具,以提高模型训练效率。同时,文章还强调了更新显卡驱动和CUDA版本、检查数据集和模型...
说一下我在应用中的事:yolov3它的训练轮数是50200,我的数据量比较小,因此迭代到900轮的时候,每一轮训练完显示的损失值都是nan,其原因可能就是上边因为阈值他直接忽略掉了这个bounding box导致没有loss,之前的版本我使用时貌似不是这样的。 1.2 分类(Class Prediction)每个框预测分类,bounding box使用多标签分类(...