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...
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...
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 ...
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 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] ...
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 -...
首先将YOLOv5项目下载到本地,然后配置虚拟环境conda create -n yolov5python==3.8(尽量一切操作都在虚拟环境中),在YOLOv5中尽量使用python3.7或python3.8。项目的测试平台为: 操作系统:windows10IDE:Pycharmpython版本:anaconda Pyhon3.8pytorch版本:torch 1.10.0cuda版本:11.3显卡:RTX 3060 ...
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\...
17314 0.994 0.957 0.0957 0.0843 Epoch gpu_mem box obj cls la...
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] ...