训练yolov5会导致CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED错误
训练yolov5会导致CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED错误
提问于 2021-03-08 10:38:20
我在跟踪本指南而没有改变任何东西。我正在使用aws服务器和深度学习ami:深度学习AMI (Ubuntu18.04)版本40.0
我尝试将我的自定义数据集更改为coco数据集，并将其更改为自定义数据集的一个小子集。批量大小似乎并不重要，数据自动化系统和其他驱动程序似乎有效。
当批处理启动培训过程时，会引发异常。这是完整的堆栈跟踪：
Logging results to runs/train/exp66
Starting training for 5 epochs...
Epoch gpu_mem box obj cls total targets img_size
0%| | 0/22 [00:00<?, ?it/s]
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 533, in <module>
train(hyp, opt, device, tb_writer, wandb)
File "train.py", line 298, in train
pred = model(imgs) # forward
File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl
result = self.forward(*input, **kwargs)
File "/home/ubuntu/yolov5/models/yolo.py", line 121, in forward
return self.forward_once(x, profile) # single-scale inference, train
File "/home/ubuntu/yolov5/models/yolo.py", line 137, in forward_once
x = m(x) # run
File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl
result = self.forward(*input, **kwargs)
File "/home/ubuntu/yolov5/models/common.py", line 113, in forward
return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))
File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl
result = self.forward(*input, **kwargs)
File "/home/ubuntu/yolov5/models/common.py", line 38, in forward
return self.act(self.bn(self.conv(x)))
File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl
result = self.forward(*input, **kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 399, in forward
return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias)
File "/usr/local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 395, in _conv_forward
return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride,
RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-03-08 12:29:05
我用conda对它进行了修复，我克隆了与图像一起出现的pytorch环境，它工作得很完美。但我还是不知道原因。
Stack Overflow用户
发布于 2021-03-18 08:24:40
我不知道为什么，但似乎火炬1.8是建立在旧版本的库达。同样，由于Py手电筒有自己的cuda，它似乎不关心您的机器上有什么版本。改变火炬版本(并匹配兼容的视觉)解决了我的问题。
就我而言，我所做的如下：
- 更改了“requirements.txt”中的两行：
torch==1.7.1
torchvision==0.8.2
- 使用python=3.8创建新的conda环境
- 激活环境
- 根据修改后的文件安装的要求：
$ pip安装-r requirements.txt
希望能对某人有所帮助:)
Stack Overflow用户
发布于 2021-06-21 06:03:51
当我尝试在脚本中训练yolov5时，我遇到了类似的情况。我发现升级到torch==1.9.0和torchvision==0.10.0也有效(如果您不想像上面提到的那样降级)
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66528261
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