PSMNet训练中遇到的报错

最新推荐文章于 2023-09-20 18:07:58 发布

三维视觉工作室

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分类专栏： PSWNet 文章标签：深度学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41405284/article/details/109537144

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在使用finetune.py训练PSMNet时，针对KITTI数据集进行300 epochs的训练，修改了预训练模型路径后，遇到import错误和CUDA内存超限问题。通过调整为'dataloader.preprocess'导入预处理模块，并通过杀掉GPU占用进程解决CUDA内存问题。在调整batchsize从3到更小值的过程中，解决了训练报错，最终设定batchsize为3成功运行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.main.py是训练10 epochs的sceneflow的例子。
2.finetune.py是训练300 epochs的KITTI的例子。只跑了这个例子

首先修改了 finetune.py的路径，把KITTI路径和预训练模型加载进来。

parser.add_argument('--datapath', default='./data_scene_flow_2015/training/',
                    help='datapath')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300,
                    help='number o