MMdetection训练遇到的各种问题总结

label = self.cat2label[name] 报错
  • 报错信息如下:

KeyError: ‘Traceback (most recent call last):\n File “/home/dreamtech/.conda/envs/AugFPN2/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py”, line 138, in _worker_loop\n samples = collate_fn([dataset[i] for i in batch_indices])\n File “/home/dreamtech/.conda/envs/AugFPN2/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py”, line 138, in \n samples = collate_fn([dataset[i] for i in batch_indices])\n File “/home/dreamtech/.conda/envs/AugFPN2/lib/python3.7/site-packages/mmdet/datasets/custom.py”, line 159, in getitem\n data = self.prepare_train_img(idx)\n File “/home/dreamtech/.conda/envs/AugFPN2/lib/python3.7/site-packages/mmdet/datasets/custom.py”, line 187, in prepare_train_img\n ann = self.get_ann_info(idx)\n File “/home/dreamtech/.conda/envs/AugFPN2/lib/python3.7/site-packages/mmdet/datasets/xml_style.py”, line 44, in get_a

### MMDetection训练中断原因分析及解决方案 MMDetection是一个强大的目标检测框架,但在实际使用中可能会遇到训练过程突然中断的情况。以下是可能的原因及其对应的解决办法: #### 1. **磁盘空间足** 如果`--work-dir`指定的目录所在磁盘空间足,则可能导致训练过程中断[^3]。 - **解决方案**: 检查工作目录所在的磁盘剩余空间,并清理必要的文件或将模型保存路径更改为有充足空间的磁盘。 #### 2. **权限问题** 当尝试写入日志或保存模型时,如果没有足够的权限访问指定的工作目录,也会引发错误[^4]。 - **解决方案**: 确保运行脚本的用户具有对`--work-dir`路径的读写权限。可以通过更改文件夹权限来解决问题,例如在Linux环境下执行以下命令: ```bash sudo chmod -R 777 /path/to/work_dir ``` #### 3. **CUDA内存溢出** 复杂的模型结构或过大的批量大小(batch size)可能导致GPU显存耗尽,从而触发训练中断。 - **解决方案**: 减少批量大小或降低输入图像分辨率以减少显存占用。也可以通过调整梯度累积的方式间接增大有效批次大小。例如,在配置文件中设置如下参数: ```yaml data = dict(samples_per_gpu=2, workers_per_gpu=2) optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) ``` #### 4. **数据加载异常** 如果数据集中存在损坏的图片或其他合规的数据项,也可能导致程序崩溃。 - **解决方案**: 预先验证数据集中的每张图片是否可以正常打开,并删除无法解析的样本。可以在Python中编写简单的脚本来完成这一任务: ```python from PIL import Image import os dataset_path = "/path/to/dataset" for filename in os.listdir(dataset_path): try: img = Image.open(os.path.join(dataset_path, filename)) img.verify() except Exception as e: print(f"Corrupted image: {filename}, Error: {e}") os.remove(os.path.join(dataset_path, filename)) ``` #### 5. **依赖版本冲突** 同版本的PyTorch、CUDA以及MMCV可能存在兼容性问题,这会直接影响到MMDetection的功能稳定性[^1]。 - **解决方案**: 根据官方文档推荐的组合重新安装所需的依赖包。例如,对于特定版本的MMDetection,应严格匹配相应的MMCV版本。可通过以下命令安装适配版MMCV: ```bash pip install mmcv-full==latest+torch{version}+cu{cuda_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cuda_version}/index.html ``` #### 6. **网络连接稳定** 在网络环境中下载预训练权重失败或者超时同样会造成训练终止。 - **解决方案**: 提前手动下载所需权重并将它们放置于缓存目录下,避免在线获取带来的风险。通常情况下,默认存储位置为`~/.cache/torch/hub/checkpoints/`。 --- ### 总结 通过对上述常见因素逐一排查并采取相应措施后,大多数由外部条件引起的MMDetection训练中断现象都能够得到有效缓解甚至完全消除。当然,具体问题还需结合实际情况深入挖掘根本成因后再做针对性处理。
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