yolov3训练报错问题。。。

mkczc 2019-04-23 03:25:14

......
......
Region 106 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.000007, .5R: -nan, .75R: -nan, count: 0
2310: 1.015814, 1.236339 avg, 0.001000 rate, 6.033697 seconds, 147840 images 上面这些已经训练了大概两三小时，突然报错如下：

Resizing
608
CUDA Error: out of memory
darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed.
已放弃 (核心已转储)

求助大神们解答

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JNash 2019-07-08

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out of memory

今天小编就为大家分享一篇解决pytorch-yolov3 train 报错的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

yolov5如何训练以及，训练时遇到的一些报错问题解决

yolov5训练与识别文件(有详细教程) 和半自动打标签程序可结合文档,快速搭建环境,运行yolov5 内含: 调用摄像头识别程序半自动打标签程序打标签教程 trian程序跟符合国人思维的教程与文件结构通过关键词自动获取网络图片程序 yolov5常见报错 yolov5官方coco128数据集 yolov5 全部权重文件

你是否为复现yolov3但是经常报错，环境搭建出错等问题苦恼，我刚开始也一样。本文档为本人在使用github上keras-yolov3-master项目（作者：qqwweee）的使用教程笔记，清楚记录了从tensorflow-gpu环境搭建到复现voc数据集的模型训练及预测，及最后实现迁移学习对神经元胞体的预测整个流程。帮你少走很多弯路。（或者直接看我的博客：https://blog.csdn.net/qq_42109740/article/details/105662320）

报错提示为：labels, shapes, self.segments = zip(cache.values()) 我是事先在yolov8pose中训练没问题，继续用数据集训练yolov7pose时出现问题。按照网上有的方法都没办法解决，最后修改标签文件成功解决。这里我提供一个脚本，将txt转化之后既可以解决！这里错误提示是你的datasets.py中的读取labels缓存的函数没有读到东西，证明你可能没有图片载入缓存，这通常原因可能是 1、my.ymal的路径不对 2、图片，标签名称包含中文 3、你的标签文件的class分类是负数，是否归一化在你检查上述所有的解决办法没问题后，我解决这个问题的最重要的一步：删除之前产生的train.cache和val.cache，然后再进行训练

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