YOLOv8引入DCNV3报错RuntimeError: Not implemented on the CPU

最新推荐文章于 2025-02-25 22:50:59 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-25 22:50:59 发布 · 1.5k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#YOLO #深度学习 #人工智能

介绍如何在PyTorch中处理RuntimeError，通过导入torch和配置设备（默认yaml或CLI命令行），确保在GPU上运行。
部署运行你感兴趣的模型镜像 
  output = DCNv3.dcnv3_forward(
RuntimeError: Not implemented on the CPU

这时我们只要在我们训练的py文件引入torch即可

import torch

并在default.yaml中，手动添加 device为你自己的显卡序列

如果用CLI训练的，添加cuda到命令行即可

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

我真不想CV
关注
YOLOv8改进，YOLOv8添加DCNv4可变性卷积(windows系统成功编译)，全网最详细教程
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
08-26 5443
DCNv4通过两项关键增强解决了其前身DCNv3的局限性：1. 移除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态特性和表达能力；2. 优化内存访问以最小化冗余操作，从而加速计算。这些改进使得DCNv4相比DCNv3显著加快了收敛速度，并且处理速度大幅提升，前向传播速度超过三倍。
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv3： 可变形卷积，结合稀疏注意力机制与卷积的创新算子
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
07-25 1686
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv3： 可变形卷积，结合稀疏注意力机制与卷积的创新算子
Faster-rcnn Pytorch1.0版本 Linux调试笔记
weixin_44412218的博客
04-23 1097
代码链接：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0 pytorch 1.0 cuda 8.0 python 3.6 1.python setup.py build develop 参考答案 将setup.py 中的 from distutils.core import setup #替换为 from setup...
可变形卷积学习（RepPoints）
qq_44442727的博客
03-06 5943
近来在学习anchor-free网络，看到了可变形卷积（Deformable Convolutional Networks(DCN)）的内容，大致总结一下，便于后面回顾。 可变形卷积可从以下三篇论文去学习，它们也被称为DCNv1、DCNv2、RepPoints（DCNv3）, DCNv1:http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1703.06211.pdf DCNv2:http://cn.arxiv.org/pdf/1811.11168v2 RepPoints（DCNv3）:http://xxx.
faster-rcnn.pytorch问题汇总和解决
计算机视觉算法、工程、产品
05-10 3345
1、问题： ImportError: cannot import name '_mask' from 'pycocotools' (/media/admin1/f7bb2a6e-7469-413e-89a5-3d4b2a04b76f/alg/iuloop-ocr/faster-rcnn.pytorch/lib/pycocotools/__init__.py) 解决：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/issues/611 2、问题： f...
YOLOv8+DCNv3报错：RuntimeError: Not implemented on the CPU
weixin_57262840的博客
04-17 1230
使用的是yolov8 pytorch1.12.0+cuda11.3，出现了这种情况，已经设置了device使用GPU，训练时还是会提示不能使用CPU报错，根据网上。2.生成的全0张量和model都放入GPU运算。第一次遍历模型使用的def _predict_once方法中也加入self.model.cuda()之后就可以成功运行了！
RuntimeError: Not implemented on the CPU
qq_44747572的博客
11-14 4063
在终端运行： python trainval_net.py --cuda 在pycharm中 parser.add_argument('--cuda', dest='cuda', help='whether use CUDA'， action='store_true') 修改成： parser.add_argument('--cuda', dest='cuda', default=True, help='whether use CUDA') ...
（Windows）YOLOv8成功运行DCNv4报错总结
weixin_57112913的博客
03-25 8162
DCNv4是可变形卷积的第四版本也是今年2024年1月份公示的，其在网络结构上和DCNv3是差不多的，最突出的优点的减小了内存访问带来的负担，加快收敛的速度，在不失精度的情况下能把速度大幅度提升，在论文作者的实验里面不对DCNv4做任何的处理，仅仅是将其替换原本DCNv3，速度提升了80%。
output = ext.dcnv4_forward(*args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ RuntimeError: Not implemented on the CPU
01-16
对于`ext.dcnv4_forward`函数在CPU上遇到的`RuntimeError: Not implemented on the CPU`错误[^1]，可以采取以下几种方法来解决问题： #### 方法一：使用GPU环境 如果硬件条件允许，建议切换至支持CUDA的GPU环境中...
DCNV3编译环境，包括整个yolo环境
05-11
用于运行DCNV3的环境，可在yolov5、yolov7、yolov8下直接使用
RuntimeError: exp_vml_cpu not implemented for 'Long'
brandday的博客
09-03 7283
运行http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.htm报错 position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1) div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model)) 修改为：...
YOLOv8改进——引入可变形卷积DCNv3
热门推荐
zyw2002的博客
08-21 2万+
本文只讲解在YOLOv8的代码中添加DCNv3的操作流程, 具体的原理参见上述的链接~是pytorch实现的版本，只要基础的pytorch环境安装正确就不会出错。是C++实现版本，必须先在上一步编译成功，或者安装好了轮子，否则会报错。但是在实际的训练过程中，C++版本的运行速度更快，推荐使用C++版本。(具体怎么修改，都可以自己决定，然后通过实验看看效果如何)文件夹，该文件夹下的内容就是实现DCNv3算子的核心代码。中，下图中的列表里添加。
代码详解——可变形卷积（DCNv3）
zyw2002的博客
08-21 2万+
如下图，首先下载InterImage官方代码，然后在segmentation、detection、classification文件夹下均可以找到ops_dcnv3文件夹，该文件夹下的内容就是实现DCNv3算子的核心代码。modules如下图所示,modules文件夹中的dcnv3.py文件主要定义了DCNv3模块。其中是DCNv3的pytorch实现版本，DCNv3是DCNv3的C++实现版本。functions如下图所示，function文件夹中的文件定义了DCNv3的一些核心操作。
DCNv3:Towards Next Generation Deep Cross Network forClick-Through Rate Prediction——面向下一代深度交叉网络的点击率预测
Together_CZ的博客
01-14 1247
DCNv3:Towards Next Generation Deep Cross Network for Click-Through Rate Prediction——面向下一代深度交叉网络的点击率预测
DCNV3
qq_36632604的博客
02-21 1255
self.dcnv3 = DCNv3_pytorch(ouc, kernel_size=k, stride=s, group=g, dilation=d) # pytorch版本。#self.dcnv3 = DCNv3(ouc, kernel_size=k, stride=s, group=g, dilation=d) # c++版本。DCNv3_pytorch这个改一下。
编译DCNv3
chencao100
07-26 1783
管理员权限打开Anaconda Prompt。
yolo8改进-DCNV3
weixin_37571502的博客
03-18 2271
yolov8+DCNv3 详细配置过程！ 可用~
DCNv3论文解析：CVPR顶会｜纯Pytorch实现代码，无需编译｜即插即用，一键运行，利用可变形卷积探索大规模视觉基础模型
最新发布
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
02-25 2149
DCNv3论文解析：纯Pytorch实现，无需编译！CVPR顶会｜利用可变形卷积探索大规模视觉基础模型
评论 7
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值