yolov5——bug总结

原创 已于 2022-05-10 16:10:31 修改 · 1k 阅读 · 0 ·
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#计算机视觉 #目标检测 #深度学习

于 2022-05-10 15:52:26 首次发布
本文档介绍了在使用PyTorch时遇到的两种常见错误：'Upsample'对象没有'recompute_scale_factor'属性和'Hardswish'对象没有'inplace'属性。解决方案分别是在upsampling.py和activation.py文件中删除相应属性，以及在_tensor.py文件中修改将CUDA tensor转为numpy数据的方法。确保在将GPU上的tensor转换为numpy数组前先将其移到CPU上。
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AttributeError

一、‘Upsample’ object has no attribute ‘recompute_scale_factor’

进入upsampling.py文件，找到对应的forward（）函数
在这里插入图片描述
直接把最后一个属性recompute_scale_factor删除即可

二、‘Hardswish’ object has no attribute ‘inplace’

进入activation.py文件，找到forward（）函数，将reuturn语句中的self.inplace删除即可
在这里插入图片描述

TypeError

can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

进入报错的文件 _tensor.py，找到 array(self, dtype=None)函数
在这里插入图片描述
将两个return语句后面的self.numpy() 改成 self.cpu().numpy()即可
在这里插入图片描述

因为GPU中的tensor得先放在CPU中才能转换成numpy数据，因为numpy是cpu only。

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