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...
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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_loss obj_loss cls_loss Instances Size 1/2 0G 0.04385 0.06183 0.01729 193 640: 100%|██████████| 8/8 [01:12<00:00, 9.09s/it] Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95: 100%|██████████| 4/4 [00:30<00:00, 7.52s/it] ...
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 ...
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] ...
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%|████████...
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...