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  • 【yolox训练过程中遇到的问题集合】


    这里写目录标题

    • 深度学习遇到的一系列bug
      • VScode无法激活conda
      • 1.vscode加载web 视图报错
      • 2.CUDA out of memory
      • 3.voc2007数据集中的txt文件
      • 4.object has no attribute ‘cache‘
      • 5.KeyError:'model'
      • 6.No module named loguru
      • 7.Python AttributeError: module ‘distutils‘ has no attribute ‘version‘
      • 8.No module named 'scipy'
      • 9.anaconda配置h5py===2.10.0

    深度学习遇到的一系列bug

    VScode无法激活conda

    打开vscode,选择左上角的文件—首选项—设置
    点击右上角的小图标
    在这里插入图片描述
    进入setting.json后,添加一行代码,重启VScode终端即可成功激活conda

    “terminal.integrated.defaultProfile.windows”: “Command Prompt”
    在这里插入图片描述

    1.vscode加载web 视图报错

    Error: Could not register serviceworkers: InvalidstateError: Failed to regist

    解决方法
    关闭vscode,win+R,输入cmd,输入指令

    code --no-sandbox 即可顺利解决

    2.CUDA out of memory

    CUDA out of memory. Tried to allocate 26.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 19.13 GiB already allocated; 0 bytes free; 19.15 GiB reserved in total by PyTorch)

    解决方法
    可能是在训练过程中将batch_size设置过大,导致内存不足,减少batch_size数字即可

    3.voc2007数据集中的txt文件

    train.txt 是训练图片文件的文件名列表 (训练集)
    val.txt是验证的图片文件的文件名列表 (验证集)
    trianval.txt是训练和验证的图片文件的文件名列表
    test.txt 是测试的图片文件的文件名列表 (测试集)
    train是网络模型在训练时所使用的文件名,而val是网络模型在训练过程中进行测试时使用的文件名。val不影响模型训练,在训练的时候可以得到train和val这两个数据集的误差率,利用这个误差率绘制学习曲线,观察学习曲线,可以发现一些网络模型的问题,根据这些问题去调整网络参数。test是网络模型训练完进行测试。

    4.object has no attribute ‘cache‘

    将yolox/data/datasets/voc.py下的190行左右

    @cache_read_img
    def read_img(self, index, use_cache=True):

    修改为

    @cache_read_img(use_cache=True)
    def read_img(self, index):

    将yolox/data/datasets/voc.py 文件的

    (self._imgpath % self.ids[i]).split(self.root + “/”)
    (self._imgpath % self .ids[i]).split(self.root + “\\”)
    在这里插入图片描述

    5.KeyError:‘model’

    找不到权重文件,进行权重文件(.pth)的更换即可
    在这里插入图片描述

    6.No module named loguru

    激活环境,输入

    pip install loguru -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    7.Python AttributeError: module ‘distutils‘ has no attribute ‘version‘

    这里不建议进行torch版本的升级,很可能会导致torch升级后和环境中的其它包不在版本匹配,并且默认升级的命令升级的为CPU版本的torch
    **解决方法:**激活anaconda所配置的虚拟环境后,输入

    pip install setuptools==59.5.0

    将版本进行固定,即可成功解决此bug

    8.No module named ‘scipy’

    pip install scipy

    9.anaconda配置h5py===2.10.0

    conda uninstall h5py
    conda install h5py==2.10.0

    后续遇到问题还会进行更新

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_64384233/article/details/133352502
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