显卡是2060吧，不太推荐装cuda11，这是给30系显卡用的，更不推荐装最新版本的cuda，有可能你的pytorch...
0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5], device='cuda:0') (Pdb) pp a tensor...
选择自己对应的显卡驱动(一般都会有显卡驱动) 3.下载CUDAToolkit 下载CUDAToolkit时要对应的自己显卡的CUDA版本,在CMD中使用nvidia-smi查看 nvidia-smi 我的版本是CUDA 12.4 就需要下载对应的CUDAToolkit环境 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 我选择的是CUDAToolkit12.4.0 注意:我们现在这个CUDAToolkit的目的是需...
YOLOv5 🚀 v6.1-28-gc6b4f84 torch 1.7.1+cu110 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3070, 7960MiB) Fusing layers... Model Summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients, 16.5 GFLOPs 1/1: 0... Success (inf frames 640x480 at 30.00 FPS) 0: 480x640 1 person, 1 cup, 2 chairs, 2 ...
device="cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu" 接下来,我们处理数据集配置文件。在这个代码块中,我们定义了数据集的名称,并获取了相应的.yaml配置文件的路径。这个配置文件包含了训练过程中所需的数据路径和其他配置信息。通过替换路径分隔符,确保路径字符串在不同操作系统中都是有效的。我们读取了YAML文件...
估计是数据加载出现瓶颈了，看看cpu占用率和硬盘占用率。如果CPU占用率很高那应该是CPU性能出现了瓶颈，你...
YOLOV5训练时MAP、R、P值为0,测试时无检验框 问题引出: 今天帮一个大三的学生,跑yolov5,首先我观察他电脑的配置:显卡是GTX1650,进入英伟达控制面板发现他最高支持的cuda版本的是11.7,便给他装了11.6的cuda和cudnn,但是训练的过程中,发现出现了一段警告,警告的内容为: ...
针对第2项内容,我从cuda最新版本12.1,降低到与pytorch契合的对应版本11.8,但train发现结果依旧是0,很明显不是这个原因。 YOLOv5 2023-5-12 Python-3.11.2 torch-2.0.1+cu118 CUDA:0 (NVIDIA GeForce MX450, 2048MiB) Setup complete (8 CPUs, 15.7 GB RAM, 29.0/300.6 GB disk) ...
YOLOv5是完全基于Pytorch的,而Pytorch的主要性能发挥又依赖于CUDA和cuDNN,所以一定要安装好CUDA,cuDNN,和对应版本的Pytorch,这点非常重要,要是Pytorch和CUDA,cuDNN的版本不对应,YOLOv5的训练是跑不起来的。对应关系可以从Pytorch的官网:PyTorch上找到。 好了,现在我们开始按照YOLOv5吧: ...
device = str(device).strip().lower().replace('cuda:', '').replace('none', '') # to string, 'cuda:0' to '0' dml = device == 'dml'#设置使用dml cpu = device == 'cpu' mps = device == 'mps' # Apple Metal Performance Shaders (MPS) ...