img2img-turbo错误修复记录：已知问题与解决方案更新
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一、训练阶段常见错误及修复方案
1.1 NCCL通信错误
错误表现：多GPU训练时出现NCCL error in: ../torch/csrc/distributed/c10d/ProcessGroupNCCL.cpp:1296, unhandled system error
解决方案：在训练命令前添加环境变量禁用P2P通信
export NCCL_P2P_DISABLE=1
该参数已集成到docs/training_cyclegan_turbo.md的官方训练脚本中，适用于CycleGAN-turbo模型训练场景。
1.2 内存溢出问题
错误表现：训练过程中出现CUDA out of memory错误
修复措施：
- 启用内存高效注意力机制
--enable_xformers_memory_efficient_attention
- 降低批次大小（batch size）至1或2
- 调整分辨率参数（如
--resolution=512改为--resolution=256）
参考配置：src/train_pix2pix_turbo.py中默认启用xformers优化，可通过修改
--train_batch_size参数动态调整内存占用。
二、数据处理相关问题
2.1 数据集格式错误
错误表现：训练时提示FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'fixed_prompt_a.txt'
解决方案：确保数据集目录结构符合要求
data
├── dataset_name
│ ├── train_A
│ ├── train_B
│ ├── fixed_prompt_a.txt # 必须包含
│ └── fixed_prompt_b.txt # 必须包含
详细目录规范见docs/training_cyclegan_turbo.md第12-35行的数据集结构说明。
2.2 图像预处理失败
错误表现：推理阶段输出全黑图像或扭曲结果
解决方案：检查图像预处理参数是否匹配训练配置
- 训练时使用：
--train_img_prep "resize_286_randomcrop_256x256_hflip" - 推理时对应使用：
--val_img_prep "no_resize"
图像预处理逻辑实现位于src/image_prep.py，包含多种尺度变换和数据增强策略。
三、推理阶段问题修复
3.1 模型加载失败
错误表现：推理时出现KeyError: 'state_dict'或unexpected key in state_dict
解决方案：
-
确保使用正确的推理脚本：
- 配对数据（pix2pix）：src/inference_paired.py
- 非配对数据（CycleGAN）：src/inference_unpaired.py
-
验证模型路径是否指向正确的检查点文件
python src/inference_unpaired.py --model_path "output/cyclegan_turbo/my_horse2zebra/checkpoints/model_1001.pkl"
3.2 推理结果质量问题
错误表现：生成图像出现颜色失真或结构混乱
优化方案：
- 调整提示词（prompt）与训练时使用的固定描述匹配
参考文件：data/my_horse2zebra/fixed_prompt_b.txt - 增加推理步数（默认使用SD-Turbo的1步生成，可尝试增加至4步）
四、可视化工具问题
4.1 Weights & Biases连接失败
错误表现：训练日志提示wandb: ERROR Failed to connect to wandb service
解决方案：
- 检查网络连接或配置代理
- 移除
--report_to "wandb"参数禁用可视化追踪 - 手动设置WANDB离线模式
export WANDB_MODE=offline
4.2 训练进度可视化异常
问题描述：训练过程中未生成中间结果图像
修复方法：检查可视化频率参数
--viz_freq 25 # 每25步生成一次可视化结果
可视化结果默认保存于output/<model_type>/<dataset_name>/images目录，典型训练进度变化可参考：
图1：训练初始阶段（Step 0）生成效果
图2：500步训练后效果提升
图3：6000步训练完成效果
五、版本兼容性问题
5.1 依赖包版本冲突
错误表现：导入模块时出现ImportError: cannot import name 'xxx' from 'diffusers'
解决方案：使用项目提供的环境配置文件
# Conda环境
conda env create -f environment.yaml
# 或Pip环境
pip install -r requirements.txt
环境配置文件包含精确的依赖版本控制，特别是diffusers、accelerate和xformers等核心库。
5.2 PyTorch版本适配
问题描述：在旧版PyTorch环境下出现RuntimeError: CUDA error: invalid device function
推荐配置：PyTorch 2.0+配合CUDA 11.7+，可通过以下命令验证
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda)"
六、已知未修复问题与临时规避方案
| 问题描述 | 影响范围 | 临时解决方案 | 修复计划 |
|---|---|---|---|
| 多GPU训练时偶尔出现梯度同步错误 | CycleGAN-turbo模型 | 单GPU模式训练或降低学习率至5e-6 | 计划在v1.1版本修复 |
| 部分边缘案例下FID分数计算异常 | 所有模型类型 | 禁用--track_val_fid参数 | 等待Clean-FID库更新 |
| Windows系统下路径解析错误 | 数据预处理模块 | 使用WSL2环境或修改路径分隔符为/ | 已在src/image_prep.py中添加兼容处理 |
七、错误报告与贡献指南
如遇到新的错误或问题，可通过以下方式贡献解决方案：
- 提交PR至src/my_utils/training_utils.py添加错误处理逻辑
- 更新文档中的常见问题部分：docs/training_cyclegan_turbo.md或docs/training_pix2pix_turbo.md
- 在修复记录中包含：错误重现步骤、环境配置、堆栈跟踪和测试结果
建议使用assets/examples/training_evaluation.png所示的评估指标作为修复效果验证标准。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
