Блог

Главная - Вопросы по программированию - Почему я получаю ошибку во время выполнения при обучении модели YOLOv5?

Почему я получаю ошибку во время выполнения при обучении модели YOLOv5?

#python-3.x #pytorch #yolov5

Вопрос:

Трассировка (последний последний вызов): Файл «train.py», строка 519, в поезде(hyp, opt, устройство, tb_writer, wandb) Файл «train.py», строка 300, в файле train scaler.scale(потеря).назад () «/home/ec2-user/anaconda3/envs/python3/lib/python3.6/site-packages/torch/_tensor.py», строка 255, в обратном направлении torch.autograd.назад(self, градиент, retain_граф, create_граф, входы=входы) Файл «/главная страница/ec2-пользователь/anaconda3/envs/python3/библиотека/python3.6/сайт-пакеты/факел/автоград/инициализация.py», строка 149, в (allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # разрешение_университетский флаг Ошибка во время выполнения: ошибка cuDNN: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED Вы можете попытаться повторить это исключение, используя следующий фрагмент кода. Если это не вызывает ошибку, пожалуйста, укажите свой исходный сценарий повтора при сообщении об этой проблеме.

 import torch
torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
torch.backends.cudnn.benchmark = True
torch.backends.cudnn.deterministic = False
torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True
data = torch.randn([8, 64, 80, 80], dtype=torch.half, device='cuda', requires_grad=True)
net = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=[3, 3], padding=[1, 1], stride=[1, 1], dilation=[1, 1], groups=1)
net = net.cuda().half()
out = net(data)
out.backward(torch.randn_like(out))
torch.cuda.synchronize()

ConvolutionParams 
    data_type = CUDNN_DATA_HALF
    padding = [1, 1, 0]
    stride = [1, 1, 0]
    dilation = [1, 1, 0]
    groups = 1
    deterministic = false
    allow_tf32 = true
input: TensorDescriptor 0x7efbbc25f670
    type = CUDNN_DATA_HALF
    nbDims = 4
    dimA = 8, 64, 80, 80, 
    strideA = 409600, 6400, 80, 1, 
output: TensorDescriptor 0x7efbbc27c890
    type = CUDNN_DATA_HALF
    nbDims = 4
    dimA = 8, 64, 80, 80, 
    strideA = 409600, 6400, 80, 1, 
weight: FilterDescriptor 0x7efbbc2200c0
    type = CUDNN_DATA_HALF
    tensor_format = CUDNN_TENSOR_NCHW
    nbDims = 4
    dimA = 64, 64, 3, 3, 
Pointer addresses: 
    input: 0x7dc4580000
    output: 0x7c6c720000
    weight: 0x7d4674a000
Additional pointer addresses: 
    grad_output: 0x7c6c720000
    grad_weight: 0x7d4674a000
Backward filter algorithm: 5`
Метки: