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1. 具体的配置过程#xff1a;
2. 在指定位置#xff08;路径#xff09;创建虚拟环境#xff1a;
3. conda常用命令#xff1a;
4: 在跑模型时候遇到的一些问题#xff1a; 4.1: conda添加python解释器找不到对应的python.exe文件 4.2: 报错“OSError: [WinErr…目录
1. 具体的配置过程
2. 在指定位置路径创建虚拟环境
3. conda常用命令
4: 在跑模型时候遇到的一些问题 4.1: conda添加python解释器找不到对应的python.exe文件 4.2: 报错“OSError: [WinError 1455] 页面文件太小无法完成操作。” 4.3: 报错“CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB 5: CUDA11.1版本出现NAN的问题原因及解决措施 6: 虚拟环境中的cuda和系统中cuda的区别 7: 对于动漫角色训练效果不是很好 : 1. 具体的配置过程
手把手教你Anaconda安装虚拟环境配置yolov5
2. 在指定位置路径创建虚拟环境
1使用命令查看当前拥有的虚拟环境
conda info --envs
2在指定目录下创建新的虚拟环境输入命令
conda create --prefixC:/ProgramData/Anaconda3/envs/pytorch python3.8 其中C:/ProgramData/Anaconda3/envs 是创建的目录所在位置/pytorch是所创建的环境的名称 python3.8是创建的python的版本。 可以看到验证确实创建在我们想要的位置 OK啦创建成功
3. conda常用命令 常用命令大全
删除虚拟环境的代码如下yolo5表示env名字
conda env remove -n yolo5
激活虚拟环境
conda activate F:\Anaconda\envs\yolo5
4: 在跑模型时候遇到的一些问题
4.1: conda添加python解释器找不到对应的python.exe文件 网上有很多解决方法我参考了这个也是用GPU训练的如果解释器是anaconda虚拟环境中的python那效果应该是一样的
直接在Virtualenv Enviroment中找conda的虚拟环境里的python.exe就可以直接在System Environment中找conda的虚拟环境就可以
4.2: 报错“OSError: [WinError 1455] 页面文件太小无法完成操作。” 这个好像和给cuda虚拟环境所在盘分配的虚拟内存有关 具体可以参考下边这个博客
页面文件太小无法完成操作。
4.3: 报错“CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB 这个应该是训练的模型所设置的batch-size太大了GPU的显存满足不了 把batch-size调小一些如设置常用的256 128 64 32 16等我是把yolov5中的16改为了8然后问题就迎刃而解了。 最后附上使用GPU训练yolov5模型成功的截图
之前用CPU跑同样规模的数据集跑了2个小时用了GPU只需要16分钟不得不说真香 显卡配置有钱一定换块好的 5: CUDA11.1版本出现NAN的问题原因及解决措施
我在完成上述步骤后出现了一些错误具体表现为如下形式 该问题出现的原因在于CUDA版本较高11.1最好采用10.2的CUDA版本 只需要在虚拟环境中安装10.2的cuda即可不需要在系统中重新安装。
解决方法可以参考下述博客
YOLOv5s GTX 1660 Ti训练时出现boxobjcla全是nan的问题P、R、mAP都是0Pytorch和cuda、cudnn版本不对
GTX 16XX系显卡 yolov5训练结果出现NAN的问题
yolov5 训练自己的数据集后检测不到目标的解决办法
此外也可能是如下问题导致的
服务器上训练好的yolov5数据集在自己电脑上什么都检测不出来已解决
6: 虚拟环境中的cuda和系统中cuda的区别
https://blog.csdn.net/qq_42744739/article/details/118640226
7: 对于动漫角色训练效果不是很好 : 原本想训练一个自动识别视频中动漫角色九柱的模型但是拿 恋柱——甘露寺蜜璃和水柱——富冈义勇做了小实验每个选取了各40张图片其中3张作为验证集在batch_size8的情况下epoch200最后只能实现识别这两个人物不会出太大问题但是你喂给它一张猫或狗或者其他柱可能会识别错误可能是因为数据集太小的缘故同时动漫人物本身识别也较为困难
大家如果有开源的鬼灭之刃数据集可以考虑分享给bz一下嘿嘿有问题欢迎在评论区留言
