train: data1/images/train val: data1/images/val 所以修改为这样,第二就是nc是数据集的类别数,我使用的数据集是十个类别,因此这里是10,最后names是数据集不同类别的名字,并且这里要和前面对标签类型转换的classes中的类别顺序一致。 2,在models下模型的配置文件进行修改,因为我训练的是yolov5s,所以这里只需要...
yolov5每次train完成(如果没有中途退出)都会在run目录下生成expX目录(X代表生成结果次数 第一次训练完成生成exp0 第二次生成exp1…以此类推) expX目录下会保存可视化的训练结果 result.png,result.txt以及训练权重weights(last.pt和best.pt);下面简单解释一下结果参数: 1、yolov5训练结果图示 Box:YOLO V5使用 GI...
最近经常需要多次运行训练比较结果,但是发现相同的数据集,运行的时候经常出现上一次训练还是好好的,这一次训练突然gpu_mem占用比之前多了8g左右,导致原本每个epoch只需要9秒的现在变成了23秒。刚开始觉得可能是缓存没清理或者其他的,但是尝试过清理缓存,重启,关机重启等等很多方法都不行,基本上就是随缘。后来就尝试任何...
Epoch=0,gpu_mem=3.38G Epoch=1,gpu_mem=6.84G [解决方案] 这是因为训练完毕后,执行Validation导致的显存翻倍。在训练时,加入参数 --noval即可。训练命令如下: python train.py --img 640 --batch-size 32 --epochs 3 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --optimizer Adam --workers 6 --noval ...
0、导入需要的包和基本配置 1、Colors 2、plot_one_box、plot_one_box_PIL 2.1、plot_one_box 2.2、plot_one_box_PIL(没用到) 3、plot_wh_methods(没用到) 4、output_to_target、plot_images 4.1、output_to_target 4.1、plot_images 5、plot_lr_scheduler 6、hist2d、plot_test_txt、plot_targets_txt...
nvidia-smi epoch从0变1时,GPU显存消耗突然翻倍: gpu_mem居高不下 gpu_mem 由于gpu_mem过高,查看了batch-size,大胆的写了16,故调整为8(本来随便调整至6,但是有一篇参考博客描述,该值最好为2的n次方,调整为8) 不单gpu_mem从6.37G降低至3.17G gpu_mem GPU也成功从2%上升至21% GPU编辑...
gpu-id=0#(0): nvbuf-mem-default - Default memory allocated, specific to particular platform#(1): nvbuf-mem-cuda-pinned - Allocate Pinned/Host cuda memory, applicable for Tesla#(2): nvbuf-mem-cuda-device - Allocate Device cuda memory, applicable for Tesla#(3): nvbuf-mem-cuda-unified -...
如果安装的是GPU版本的pytorch,则不需要另外安装cuda,更不需要额外配置cudnn。pytorch的GPU版本自带cuda包,不需要和电脑环境变量里的cuda一致,只需要驱动能够兼容pytorch GPU版本的cuda包。需要特别注意的是,30系显卡不支持cuda10.0。 这里为了方便起见,我安装的是GPU版本的pytorch,pytorch所自带的cuda为11.3。
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 0%| | 0/1 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "train_ads.py", line 610, in <module> main(opt) File "train_ads.py", line 508, in main train(opt.hyp, opt, device) File "train_ads.py", line 286, in tra...
Epoch GPU_mem box_loss obj_loss cls_loss Instances Size 0/99 0.958G 0.08311 0.04302 0.07115 23 640: 100%|██████████| 1114/1114 [06:55<00:00, Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95: 0%| | 0/62 [00:00<? Traceback (most recent call last): File "F:\WorkSpace\...