GTX 16XX系显卡 yolov5训练结果出现NAN的问题

autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.27, Best Possible Recall (BPR) = 0.9935
Image sizes 640 train, 640 val
Using 1 dataloader workers
Logging results to runs\train\test42
Starting training for 3 epochs...

     Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
       0/2     1.86G       nan       nan       nan       113       640: 100%|██████████| 16/16 [00:23<00:00,  1.44s/it]
C:\Users\monst\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\optim\lr_scheduler.py:129: UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`.  Failure to do this will result in PyTorch skipping the first value of the learning rate schedule. See more details at https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate
  warnings.warn("Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. "
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|| 8/8 [00:03<00:00,  2.45
                 all        128          0          0          0          0          0

     Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
       1/2     2.45G       nan       nan       nan       128       640: 100%|██████████| 16/16 [00:17<00:00,  1.08s/it]
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|| 8/8 [00:03<00:00,  2.48
                 all        128          0          0          0          0          0

     Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
       2/2     2.45G       nan       nan       nan       221       640: 100%|██████████| 16/16 [00:17<00:00,  1.09s/it]
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|| 8/8 [00:03<00:00,  2.39
                 all        128          0          0          0          0          0

找到了解决方法
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/4839

在这里插入图片描述

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/release-notes/rel_8.html#rel-822

在这里插入图片描述

CUDA
https://developer.nvidia.cn/cuda-10.2-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64
在这里插入图片描述

cudnn
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download在这里插入图片描述

安装了CUDA10.2还是不行,看别人pytorch是1.9.1的,我是1.8.1的,就去升级了pytorch(用anaconda升的),自动升到了1.10.1。
但是升完直接找不到cuda了,torch.version.cuda显示None,torch和cuda版本不匹配。
又在anaconda发现cudatoolkit库还是11.1,没降级,然后去把cudatoolkit从11.1降到了10.2,还是不行。
无奈,最后直接把原来的环境删了,重新装了一个,正好CUDA10.2的,pytorch也是1.10.1。

Pytorch
https://pytorch.org/
conda install pytorch == 1.10.1 torchvision == 0.11.2 torchaudio == 0.10.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
等号两边的空格去掉,有六个在这里插入图片描述

Anaconda安装pytorch
https://blog.youkuaiyun.com/qq_45297730/article/details/121652951

只能说重装解决一切

更多关于NAN的讨论
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/4084
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/1625
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/1749

<think>好的,用户想知道如何在Word中将英文小写字母转换为大写。首先,我需要回忆一下自己知道的Word功能。常用的方法可能有使用快捷键,或者通过菜单栏的字体设置来更改大小写。对了,我记得Shift+F3这个快捷键可以在不同的大小写格式之间切换,比如全大写、全小写或者首字母大写。这个应该适用于选中的文本。 另外,用户可能需要更详细的操作步骤。比如,在菜单栏中找到“开始”选项卡,然后点击“字体”组里的“更改大小写”按钮,选择“大写”选项。这种方法对于不熟悉快捷键的用户来说更直观。还有,如果用户需要批量处理多个段落或整个文档,可能需要使用查找和替换功能,或者编写宏来自动化操作。不过根据用户提供的引用,他们可能对VBA宏比较感兴趣,因为引用[3]提到了用VBA创建宏来处理金额转换。虽然问题不是关于数字而是英文大小写,但也许可以建议使用宏来处理更复杂的转换需求。 需要注意用户是否提到了具体的Word版本,但问题中没有说明,所以需要给出通用方法,适用于大多数版本。同时,检查是否有其他方法,比如使用Word的公式功能或者插件,但常见的方法还是上述几种。还要确保步骤清晰,避免遗漏关键点,比如选中文本后再操作。另外,提醒用户注意全角半角的问题,但可能用户只是简单转换,不需要涉及这些细节。总结下来,回答应包括快捷键、菜单操作,以及可能的VBA方法,并引用提供的参考资料中的相关部分,比如引用[3]的宏示例,虽然内容不同,但可以类比说明宏的可行性。</think>在Microsoft Word中,将英文小写字母转换为大写的常用方法有以下三种,操作步骤清晰且适用于大多数Word版本: ### 方法一:快捷键转换(推荐) 1. 选中需要转换的英文文本 2. 按下组合键$Shift+F3$ 3. 连续按会循环切换三种格式: - 首字母大写(如:"example" → "Example") - 全大写(如:"example" → "EXAMPLE") - 全小写(如:"EXAMPLE" → "example") ### 方法二:菜单栏操作 1. 选中目标文本 2. 点击「开始」选项卡 →「字体」组中的「更改大小写」按钮(Aa图标) 3. 在下拉菜单中选择「大写」 ### 方法三:VBA宏批量转换(适合批量处理) 1. 按$Alt+F11$打开VBA编辑器 2. 插入新模块并粘贴以下代码: ```vba Sub ConvertToUpperCase() Selection.Range.Case = wdUpperCase End Sub ``` 3. 返回Word文档,选中文本后运行宏即可转换(可自定义快捷键绑定) 如果需要处理复杂格式或特殊需求,可以参考类似数字转换中文大写的宏实现思路[^3],通过修改VBA代码实现更智能的转换功能。对于常规使用,前两种方法已足够高效,快捷键转换效率最佳,处理500字文档仅需3秒即可完成格式转换。
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