yolo系列:RuntimeError: No such operator torchvision::nms

本文分享了作者在使用YOLOv4进行目标检测时遇到的问题,通过详细步骤指导如何从官网下载适合的环境,切换到Python环境并成功消除错误,确保读者轻松上手。

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最近利用YOLOv4做目标检测的时候发现了这个错误,现在将自己完美解决的方案给出:

第一步:打开网址:https://pytorch.org/get-started/locally/

]

按照自己电脑的配置选择上面的选项,然后复制下面的命令语句。

第二步:从cmd进入自己的python环境

我的是:F:\PythonWorkspace\venv\Scripts
这也是我的pycharm的工作环境,
然后敲入第一步产生的命令语句:
在这里插入图片描述

第三步:成功消除错误

在这里插入图片描述
运行成功

### YOLO 运行时 CUDA 错误解决方案 当遇到 `RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered` 的错误时,通常表明存在底层硬件或软件层面的问题。具体到YOLO模型,在处理特定数据集时出现此类错误可能源于多个方面。 #### 数据集配置问题 对于某些数据集(如HRSC2016),其标签ID从1开始编号,而YOLO框架期望的类别ID是从0开始的连续整数序列[^2]。这种不一致可能导致CUDA设备端断言触发器被激活,进而抛出上述异常。为了修正这一问题: - **检查并调整类别映射**:确认所使用的数据集中类别的定义方式是否与YOLO的要求相吻合;必要时修改相应的`.yaml`文件来重新指定各目标类型的索引位置。 ```python # 示例代码片段用于展示如何读取和打印YAML文件的内容 import yaml with open('path/to/your/dataset.yaml', 'r') as file: config = yaml.safe_load(file) print(config['names']) ``` #### 验证数据预处理过程 确保所有输入图像及其对应的边界框坐标均处于合理范围内,并且不会越界访问GPU内存地址空间。特别是当采用第三方工具(例如COCO至YOLO格式转换脚本)准备训练样本时,务必仔细审查生成的结果,防止潜在的数据损坏或格式不符情况发生[^3]。 #### 利用CPU模式排查根本原因 尝试切换到仅限于中央处理器(CPU)的工作环境执行相同的任务流程,以此排除显卡驱动程序版本兼容性等因素干扰的同时更容易定位实际存在的逻辑缺陷所在之处。如果此时仍然遭遇类似的数组下标溢出提示,则几乎可以肯定是由前述提到的数据源本身引起的矛盾冲突所致。 通过以上措施应该能够有效缓解乃至彻底消除由不当设置引发的相关技术难题。当然,针对具体情况还需要进一步深入分析才能得出最优化解法。
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