简单的排障 - load高

本文记录了一次系统报警的情况,初步判断为计算资源不足导致的问题。通过对系统的进一步检查,发现CPU使用率高达80%,内存也开始使用swap空间,表明当前系统面临CPU和内存资源紧张的情况。

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刚刚收到报警,load120。
第一反应是io问题,造成计算资源在等待io,任务挂起,导致。

但是,登录后,发现iowait几乎没有,ucloud的磁盘还是可以的。 但是cpu已经80%, 内存也有开始吃swap的迹象。

这就说明,cpu不够了,内存不够了。

### YOLOv5s-seg 出现 KeyError: 94 的原因及解决方案 #### 错误背景分析 在执行 `detect.py` 脚本时遇到 `KeyError: 94`,表明程序试图访问字典中的键值为 `94` 的条目,但未能成功找到对应记录。此问题可能源于以下几个方面之一: 1. **模型配置文件损坏或不兼容**:如果使用的预训练权重与当前版本的模型架构存在差异,则可能导致部分参数丢失或者新增加的部分未初始化完全从而触发异常状况[^1]。 2. **数据集标注格式错误**:假设输入源并非标准 COCO 或 Pascal VOC 形式的检测任务所需结构化信息而是其他特殊定制样式的话那么就极有可能因为解析过程不符合预期而导致索引越界类别的报错现象出现[^3]. 3. **代码逻辑缺陷**:不除官方发布版本身存在一定局限性特别是在频繁迭代更新期间难免会出现一些潜在隐患如果没有及时修复也可能成为诱发因素之一[^2]. --- ### 解决方法探讨 #### 方法一:确认并替换正确的预训练权重文件 首先应该核实所选用的基础网络是否适配最新发行包内含有的 segmentaion 功能扩展组件即 yolov5s-seg.pt 。如果不是则可以从 Ultralytics 官方仓库重新下载相应资源覆盖本地旧版本尝试解决问题。 另外值得注意的一点在于加载外部自定义 checkpoint 时候务必调用辅助函数 `attempt_load()` 来完成操作而不是简单直接赋值给 model.state_dict() ,前者可以自动处理不同尺寸之间的转换同时也支持增量微调模式更加灵活可靠[^1]: ```python from models.experimental import attempt_load weights_path = 'yolov5s-seg.pt' model = attempt_load(weights=weights_path, map_location=device) # 自动适应设备环境 GPU/CPU ``` --- #### 方法二:检查数据集标签一致性 针对第二种可能性需要细致审查整个 pipeline 中涉及到的所有环节确保没有任何地方偏离常规做法特别是对于 segmentation 类型的任务来说除了 bounding box 坐标之外还额外增加了 pixel-level mask 层次的信息描述所以必须保证两者同步无误才能顺利推进后续流程。 具体来讲可以通过编写简单的脚本来遍历所有样本逐一校验其合规程度例如下面给出了一段示范代码用于筛选出有问题的对象列表方便进一步查修正: ```python import os import yaml from pathlib import Path def validate_dataset(dataset_yaml): with open(dataset_yaml, 'r') as f: data_config = yaml.safe_load(f) root_dir = Path(data_config['path']) image_dirs = {k: root_dir / v for k, v in data_config.items() if isinstance(v, str)} errors = [] for split_name, img_dir in image_dirs.items(): label_dir = img_dir.parent / ('labels_seg' if '_seg' in dataset_yaml else 'labels') if not label_dir.exists(): errors.append((split_name, f"Label directory does not exist at '{label_dir}'")) continue imgs = set(x.stem for x in img_dir.glob('*.jpg')) labels = set(x.stem for x in label_dir.glob('*.txt')) unmatched = imgs.symmetric_difference(labels) if unmatched: errors.extend([(split_name, stem) for stem in unmatched]) return errors errors = validate_dataset('./data/mydataset.yaml') if errors: print("Found issues:") for e in errors: print(e) else: print("All checks passed.") ``` --- #### 方法三:调试核心算法实现细节 假如前两步都没有发现明显线索那就可以深入到源码层面去探究根本成因所在。重点查看位于 utils/general.py 文件里的 non_max_suppression() 函数以及 utils/metrics.py 当中的 process_batch() 部分是否存在边界条件判断不当之处导致非法数值渗入最终引起崩溃事故的发生[^2]。 同时也可以开启 verbose mode 输出更多中间状态供开发者追踪定位疑难点位加快效率比如修改如下位置增加日志打印语句即可获取更详尽的过程轨迹图景帮助诊断难题: ```python # In detect.py or equivalent script where inference happens pred = model(img)[0] for i, det in enumerate(pred): # detections per image logger.info(f"Image #{i}: Found {len(det)} boxes before NMS.") if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size ... logger.debug(f"After rescaling: Boxes={det[:, :4]}, Scores={det[:, 4]}") ... logger.warning("No detections were made.") if pred is None else None ``` --- ### 结论 通过以上三种途径综合施策相信能够有效缓解乃至彻底杜绝类似 KeyError: 94 此类顽疾再次发作的机会。当然具体情况还需结合实际运行环境中呈现出来的特征表现灵活应对不可拘泥于固定套路之上。
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