未验证 提交 891957bb 编写于 作者: B Bubbliiiing 提交者: GitHub

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## 常见的问题汇总:
问:up主,可以给我发一份代码吗,代码在哪里下载啊?
答:Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。
问:为什么我安装了tensorflow-gpu但是却没用利用GPU进行训练呢?
答:有没有用到GPU应该看终端里的提示,不要看任务管理器。
问:up主,为什么我下载的代码里面,model_data下面没有.pth或者.h5文件?
答:我一般会把权值上传到百度网盘,在GITHUB的README里面就能找到。
问:up主,为什么运行train.py会提示shape不匹配啊?
答:因为你训练的种类和原始的种类不同,网络结构会变化,所以最尾部的shape会有少量不匹配。
问:为什么提示说no module name utils.utils(no module name nets.yolo、no module name nets.ssd等一系列问题)啊?
答:根目录不对,查查相对目录的概念。查了基本上就明白了。
问:为什么提示说no module name matplotlib(no module name PIL)?
答:打开命令行安装就好。pip install matplotlib
问:为什么我运行predict.py会提示我说shape不匹配呀。(为什么我训练完了不能预测啊)
答:原因主要有仨:
# 问题汇总
## 1、下载问题
**问:up主,可以给我发一份代码吗,代码在哪里下载啊?
答:Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。**
**问:up主,为什么我下载的代码里面,model_data下面没有.pth或者.h5文件?
答:我一般会把权值上传到百度网盘,在GITHUB的README里面就能找到**
**问:up主,为什么我下载的代码提示压缩包损坏?
答:重新去Github下载。**
## 2、环境配置问题
**问:为什么我安装了tensorflow-gpu但是却没用利用GPU进行训练呢?
答:有没有用到GPU应该看终端里的提示,不要看任务管理器。**
**问:你的代码某某某版本的tensorflow和pytorch能用嘛?
答:最好按照我推荐的配置,配置教程也有!其它版本的我没有试过**
**问:up主,为什么我按照你的环境配置后还是不能使用?
答:请把你的GPU、CUDA、CUDNN、TF版本以及PYTORCH版本私聊告诉我。**
**问:出现如下错误**
```python
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\imp.py", line 243, in load_modulereturn load_dynamic(name, filename, file)
File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块
```
**答:如果没重启过就重启一下,否则重新按照步骤安装,还无法解决则把你的GPU、CUDA、CUDNN、TF版本以及PYTORCH版本私聊告诉我。**
## 3、shape不匹配问题
### a、训练时shape不匹配问题
**问:up主,为什么运行train.py会提示shape不匹配啊?
答:因为你训练的种类和原始的种类不同,网络结构会变化,所以最尾部的shape会有少量不匹配。**
### b、预测时shape不匹配问题
**问:为什么我运行predict.py会提示我说shape不匹配呀。**
**答:原因主要有仨:
1、在ssd、FasterRCNN里面,可能是train.py里面的num_classes没改。
2、model_path没改。
3、classes_path没改。
请检查清楚了!确定自己所用的model_path和classes_path是对应的!训练的时候用到的num_classes或者classes_path也需要检查!因为都是这个问题,如果来询问我,我也是同样的回答(问的太多了,但出错原因都是一样的,我在视频里也会强调需要修改model_path和classes_path,请一定注意修改。)。
请检查清楚了!确定自己所用的model_path和classes_path是对应的!训练的时候用到的num_classes或者classes_path也需要检查!**
## 4、no module问题
**问:为什么提示说no module name utils.utils(no module name nets.yolo、no module name nets.ssd等一系列问题)啊?
答:根目录不对,查查相对目录的概念。查了基本上就明白了。**
**问:为什么提示说no module name matplotlib(no module name PIL)?
答:打开命令行安装就好。pip install matplotlib**
问:为什么我运行train.py下面的命令行闪的贼快,还提示OOM啥的?
## 5、显存问题
**问:为什么我运行train.py下面的命令行闪的贼快,还提示OOM啥的?
答:爆显存了,可以改小batch_size,如果batch_size=1才能运行的话,那么直接换网络吧,SSD的显存占用率是最小的,建议用SSD;
2G显存:SSD
4G显存:YOLOV3 Faster RCNN
6G显存:YOLOV4 Retinanet M2det Efficientdet等
8G+显存:随便选吧
8G+显存:随便选吧**
问:为什么要冻结训练和解冻训练呀?
答:这是迁移学习的思想,因为神经网络主干特征提取部分所提取到的特征是通用的,我们冻结起来训练可以加快训练效率,也可以防止权值被破坏。
## 6、训练问题
**问:为什么要冻结训练和解冻训练呀?
答:这是迁移学习的思想,因为神经网络主干特征提取部分所提取到的特征是通用的,我们冻结起来训练可以加快训练效率,也可以防止权值被破坏。**
问:为什么我的LOSS一直不下降呀?
**问:为什么我的LOSS一直不下降呀?
答:主要有五:
1、 数据集过少,小于500的自行考虑增加数据集。
2、 是否解冻训练。
3、 如果是yoloV4可以考虑关闭mosaic,mosaic不适用所有的情况。
4、 网络不适应,比如SSD不适合小目标,因为先验框固定了。
5、 不同网络的LOSS不同,LOSS只是一个参考指标,用于查看网络是否收敛,而非评价网络好坏,我的yolo代码都没有归一化,所以LOSS值看起来比较高,LOSS的值不重要,重要的是是否收敛!
5、 不同网络的LOSS不同,LOSS只是一个参考指标,用于查看网络是否收敛,而非评价网络好坏,我的yolo代码都没有归一化,所以LOSS值看起来比较高,LOSS的值不重要,重要的是是否收敛!**
**问:能不能训练灰度图啊?
答:可以尝试一下在get_random_data里面将Image.open后的结果转换成RGB,预测的时候也这样试试。(仅供参考)**
**问:我已经训练过几个世代了,能不能从这个基础上继续开始训练
答:可以,你在训练前,和载入预训练权重一样载入训练过的权重就行了。**
**问:我怎么出现了这样的错误呀:**
```python
FileNotFoundError: Errno 2 No such file or directory
……………………………………
……………………………………
```
**答:去检查一下文件夹路径,查看是否有对应文件;并且检查一下2007_train.txt,其中文件路径是否有错。**
关于路径有几个重要的点:
**文件夹名称中一定不要有空格。
注意相对路径和绝对路径。
多百度路径相关的知识。**
**问:我怎么出现了这样的错误呀:**
```python
UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa6 in position 446: illegal multibyte sequence
```
**答:标签和路径不要使用中文。**
**问:我的图片是xxx*xxx的分辨率的,可以用吗!**
**答:可以用,代码里面会自动进行resize或者数据增强。**
**问:为什么我yolo的loss降到了0.0几了什么都预测不出来?**
**答:yolo系列的loss是降不到这么多的。查看2007_train.txt文件是否有目标信息。**
## 7、乱七八糟的问题
**问:能不能说说怎么绘制PR曲线啥的呀。
答:可以看mAP视频,结果里面有PR曲线。**
**问:怎么用摄像头检测呀?
答:基本上所有目标检测库都有video.py可以进行摄像头检测,也有视频详细解释了摄像头检测的思路。**
问:能不能说说怎么绘制PR曲线啥的呀。
答:可以看mAP视频,结果里面有PR曲线。
**问:ubuntu下可以用吗?
答:可以**
问:我已经训练过几个世代了,能不能从这个基础上继续开始训练
答:可以,你在训练前,和载入预训练权重一样载入训练过的权重就行了。
**问:怎么进行多GPU训练?
答:这个直接百度就好了,实现并不复杂。**
问:能不能训练灰度图啊
答:可以尝试一下在get_random_data里面将Image.open后的结果转换成RGB,预测的时候也这样试试。(仅供参考)
**问:为什么提示TypeError: cat() got an unexpected keyword argument 'axis',Traceback (most recent call last),AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'bool'
答:这是版本问题,建议使用torch1.2以上版本**
问:怎么用摄像头检测呀?
答:基本上所有目标检测库都有video.py可以进行摄像头检测,也有视频详细解释了摄像头检测的思路。
**其它有很多稀奇古怪的问题,很多是版本问题,建议按照我的视频教程安装Keras和tensorflow。比如装的是tensorflow2,就不用问我说为什么我没法运行Keras-yolo啥的。那是必然不行的。**
问:ubuntu下可以用吗?
答:可以。
问:怎么进行多GPU训练?
答:这个直接百度就好了,实现并不复杂。
## 8、和原版比较问题
**问:你这个代码和原版比怎么样,可以达到原版的效果么?
答:基本上可以达到,我都用voc数据测过,我没有好显卡,没有能力在coco上测试与训练。**
问:为什么提示TypeError: cat() got an unexpected keyword argument 'axis',Traceback (most recent call last),AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'bool'?
答:这是版本问题,建议使用torch1.2以上版本
## 9、FPS问题
**问:你这个FPS可以到达多少,可以到 XX FPS么?
答:FPS和机子的配置有关,配置高就快,配置低就慢。**
其它有很多稀奇古怪的问题,很多是版本问题,建议按照我的视频教程安装Keras和tensorflow。比如装的是tensorflow2,就不用问我说为什么我没法运行Keras-yolo啥的。那是必然不行的。
**问:为什么我用服务器去测试yolov4(or others)的FPS只有十几?
答:检查是否正确安装了tensorflow-gpu或者pytorch的gpu版本,如果已经正确安装,可以去利用time.time()的方法查看detect_image里面,哪一段代码耗时更长(不仅只有网络耗时长,其它处理部分也会耗时,如绘图等)。**
**问:为什么论文中说速度可以达到XX,但是这里却没有?
答:检查是否正确安装了tensorflow-gpu或者pytorch的gpu版本,如果已经正确安装,可以去利用time.time()的方法查看detect_image里面,哪一段代码耗时更长(不仅只有网络耗时长,其它处理部分也会耗时,如绘图等)。有些论文还会使用多batch进行预测,我并没有去实现这个部分。**
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