Yolov8離譜報錯

不做簽到員發表於2023-04-17
YOLO

YoloV8離譜報錯

​ 今天下午跑資料集，用的是yolov8在恆源雲上租的4070的GPU伺服器，跑垃圾分類資料集（https://blog.csdn.net/m0_54882506/article/details/129880489），結果報錯了，報錯資訊如下：

Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/bin/yolo", line 8, in <module>
    sys.exit(entrypoint())
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 391, in entrypoint
    getattr(model, mode)(**overrides)  # default args from model
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 371, in train
    self.trainer.train()
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 191, in train
    self._do_train(world_size)
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 362, in _do_train
    self.metrics, self.fitness = self.validate()
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 462, in validate
    metrics = self.validator(self)
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 27, in decorate_context
    return func(*args, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/engine/validator.py", line 169, in __call__
    self.update_metrics(preds, batch)
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/val.py", line 107, in update_metrics
    correct_bboxes = self._process_batch(predn, labelsn)
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/val.py", line 158, in _process_batch
    iou = box_iou(labels[:, 1:], detections[:, :4])
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/utils/metrics.py", line 70, in box_iou
    inter = (torch.min(a2, b2) - torch.max(a1, b1)).clamp(0).prod(2)
RuntimeError:

自己把伺服器重置，重新配了好幾遍，結果都是執行一個epoch就報錯，如下：

自己翻閱了很多材料，找了很多大神，都沒有正確的解決！

說一下我的解決思路：

1.懷疑環境配置有問題，自己在報錯的時候，利用官方給出的測試程式碼：yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'進行測試，結果是成功的，又將伺服器重置，重新配置，測試一邊yoloV8都是測試成功，但是跑一下資料，還是報錯，此時我排除了是環境配置的問題。

2.接下來我懷疑的是資料問題，因為這個資料集，很奇怪（*）.jpg嗎，在訓練的時候有警告，我就想是不是資料的問題，我找來我萬能的人臉口罩資料集（V5 V8之前跑成功過），這個資料集很小，匯入，跑一下，結果還是一個epoch就報錯，此時排除資料的問題。

3.就在我萬念俱灰之時，我想我下午不是跑通了這個資料集的部分資料嗎？我是咋跑通的？我回憶了一下，想到下午自己省錢，租的是0.6毛一小時的3060，而我現在用的是2.5一小時的4070，我就抱著試一試的心態，開了一個3060的伺服器，跑了一下，結果如下：

哈哈，沒想到真的跑通了，我又跑了我的萬能資料集，人臉口罩資料集和額外找的資料集測試一下，都跑通了！！！看來越新越貴的東西，未必越好，哈哈哈哈哈~ ~ ~ ~ ~ ~ ~（魔性的笑聲）

我不知道這是不是，這個問題的真正解決，但對我來說確實是目前的最優解，蕪湖起飛（還沒吃完飯，今晚點燒烤）！！！！

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