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...
1.首先应在电脑上配置好cuda和cudnn,这样才能使用gpu进行训练,当然若电脑无gpu,则不用进行此操作,但是cpu训练速度会很慢。 cuda和cudnn的安装教程参考 安装yolov5需要的包 最好创建一个虚拟环境,在该环境下安装所需要的包,如果是新和我一样的小白可以参考如下链接: 下载的yolov5-master文件夹下有requirements.txt...
Epoch:表示当前训练的轮数(Epoch)。 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...
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 0/2 3.61G 0.04648 0.0732 0.01673 243 640: 100%|██████████| 8/8 [00:06<00:00, 1.25it/s] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 4/4 [00:00<00:00, 4.83it/s] all 128 929 0.778 0....
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 gpu_mem box obj cls labels img_size 2/200 20.8G 0.01578 0.01923 0.007006 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:44<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:12<00:00, 2.95it/s] ...
Epoch gpu_mem box obj cls total targets img_size 0/299 1.17G 0.106 0.03609 0 0.1421 4 640: 100%|██████████████████████████████████| 60/60 [00:45<00:00, 1.32it/s] Class Images Targets P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████...
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 ...
64s/it] all 16 29 0.266 0.379 0.226 0.0468 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 1/99 4.41G 0.08177 0.0289 0 37 640: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9...
Epoch gpu_mem box obj cls total targets img_size 0/299 2.2G 0.1117 0.03632 0.02687 0.1749 2 640: 100%|██████████| 4/4 [00:17<00:00, 4.35s/it] Class Images Targets P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 1/1 [00:01<00:00, 1.12s/it] ...