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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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...
模型训练 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...
虽然这里的值为16,但你可以根据可用的GPU内存进行更改。 --name:我们可以提供一个自定义目录名称,其中将保存所有结果。在我们的情况下,我们提供了刚刚通过调用set_res_dir函数创建的路径。 训练结果 Images Labels P R mAP@.5 mAP@ all 125 227 0.149 0.211 0.0944 0.0305 ... Epoch gpu_mem box obj cls ...
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] ...
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...
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 0/299 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 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 ...