gpu_mem:表示当前GPU内存的使用量,以GB为单位。 box:表示当前轮次(Epoch)中预测的边界框(bounding box)的平均损失值。 obj:表示当前轮次(Epoch)中预测的目标(object)的平均损失值。 cls:表示当前轮次(Epoch)中预测的类别(class)的平均损失值。 total:表示当前轮次(Epoch)中所有损失值的总和。 targets:表示当前轮...
yolov5工程中gpu_mem为0g什么意思 1.首先了解下MMU MMU是Memory Management Unit的缩写,中文名是内存管理单元。它是一种负责处理中央处理器(CPU)的内存访问请求的计算机硬件。它的功能包括虚拟地址到物理地址的转换(即虚拟内存管理)、内存保护、中央处理器高速缓存的控制。 在linux中,用户态使用的内存是虚拟地址(Virt...
YOLOv5训练中GPU_mem yolov5训练结果分析 入门小菜鸟,希望像做笔记记录自己学的东西,也希望能帮助到同样入门的人,更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 yolov5训练后会产生runs文件夹,其中的train文件夹中的exp文件夹里存放的即是训练后模型的各种信息,里面的weights文件夹即放置模型权重参数,其余的文件即为各种性能指...
result.txt中一行的元素分别有:当前epoch/总epochs-1 、当前的显存容量mem、box回归损失、obj置信度损失、cls分类损失、训练总损失、真实目标数量num_target、图片尺寸img_shape、Precision、Recall、map@0.5、map@0.5:0.95、测试box回归损失、测试obj置信度损、测试cls分类损失。
Epoch GPU_mem box_loss obj_loss cls_loss Instances Size 0/99 3.43G 0.04577 0.07072 0.01773 144 640: 100%|██████████| 16/16 00:05 Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95: 0%| | 0/8 00:00 Traceback (most recent call last): ...
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...
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 obj cls labels img_size 0/49 4.21G 0.1409 0.2138 0.1185 32 640: 1%| | Found inf or nan, current scale is: 16384.0, decrease to: 16384.0*0.5 0/49 4.51G 0.1149 0.07799 0.08129 28 640: 16%|▏| ^C 0/49 4.51G 0.1149 0.07799 0.08129 28 640: 16%|▏| Traceback ...
[MemUsageChange] Init cuBLAS/cuBLASLt: CPU +0, GPU +8, now: CPU 4472, GPU 1250 (MiB)[05/27/2022-15:16:45] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init cuDNN: CPU +0, GPU +10, now: CPU 4472, GPU 1260 (MiB)[05/27/2022-15:16:45] [W] [TRT] TensorRT was linked against cuDNN ...