训练yolov5GPUmem为0 yolov5训练结果 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、yo...
parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training') parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img...
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...
复制 (E:\anaconda_dirs\venvs\yolov5-gpu)C:\Users\obaby>cd/dF:\Pycharm_Projects\yolov5(E:\anaconda_dirs\venvs\yolov5-gpu)F:\Pycharm_Projects\yolov5>python train_ads.pytrain:weights=yolov5s.pt,cfg=,data=data/ads.yaml,hyp=data/hyps/hyp.scratch.yaml,epochs=300,batch_size=16,imgsz=...
建议多卡训练采用DistributedDataParallel模式(单张GPU batchsize<8效果最好): python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 train.py --sync-bn 文件开始训练后,代码会直接可视化batch数据进入网络训练之前的数据增强结果: train_batch0(batch_size=4) ...
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 1/200 20.8G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00, 2.87it/s] all 3395 173...
pipinstalltensorflow-gpu==2.4.0 (4)安装PyCUDA PyCUDA是Python使用NVIDIA CUDA的API,在Python中映射了所有CUDA的API 安装: pip3 install pycuda==2021.1 三.tensorrt部署yolov5s(v5.0) 参考地址:https://blog.csdn.net/xingtianyao/article/details/111353568 ...
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 3/200 20.8G 0.01561 0.0191 0.006895 27 1280: 100%|██████████| 849/849 [10:56<00:00, 1.29it/s] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|███████ | 187/213 [00:52<00:00, 4.04it/s] ...
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 0/299 3.4G 0.1378 0.0201 0 28 640: 100%|████████████| 1/1 [00:04<00:00, 4.35s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|█| 1/1 [00:00<00:00, 28.65 all 2 0 0 0 0 0 Epoch gpu_mem box obj ...
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 1/200 20.8G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00, 2.87it/s] all 3395 173...