一.数据集
在训练时报错TypeError: Argument ‘bb’ has incorrect type (expected numpy.ndarray, got list)
在这里插入图片描述
网上有些人说是coco包版本太低的问题,或者数据点数应该为偶数等,我查看了自己pycocotools的版本已经为2.0.0,并不是版本问题。然后查看了json文件,发现我用的代码只能训练用多边形标记的,其他类型的标记都会报这个错误。之后重新标记了数据集,成功解决。
另:
ERR0:root:Frar pnrocessing inage {'anotations ': [ ‘box’: […]的问题有可能也是数据集的问题,也有可能是类别设置的不对,需进行修改。
二 Error12无法分配内存
训练时遇到了这个错误,应该是内存到极限了,但并未影响服务器的运行
看下内存的使用情况,可参考:Error12
三.RuntimeError: It looks like you are subclassing Model and you forgot to call super(YourClass, self).__init__().
用多个GPU训练遇到样的错误。
在parallel_model.py中的类ParallelModel加入代码:super(YourClass, self).init()
def __init__(self, keras_model, gpu_count):
"""
Class constructor.
:param keras_model: The Keras model to parallelize
:param gpu_count: gpu 个数,当 gpu 个数 大于 1 时,调用这个对象,启用多 GPU 训练
"""
super(YourClass, self).__init__()#加入的代码
self.inner_model = keras_model
self.gpu_count = gpu_count
merged_outputs = self.make_parallel()
super(ParallelModel, self).__init__(inputs=self.inner_model.inputs,
outputs=merged_outputs)
四.卡在epoch1不动
把workers改成1,或者看看图片是否太大
self.mask_model.keras_model.fit_generator(generator=train_generator,
initial_epoch=self.epoch,
epochs=epochs,
steps_per_epoch=cfg.TRAIN.STEPS_PER_EPOCH,
callbacks=callbacks,
validation_data=val_generator,
validation_steps=cfg.TRAIN.VALIDATION_STEPS,
max_queue_size=100,
workers=workers,
use_multiprocessing=True,
)
五.程序挂起
训练时卡在一个epoch不动,程序不报错,在运行,但就是不继续训练下去了,如果改workers没用的话,查看GPU的利用率
发现GPU没有继续工作下去了,将kares换为2.1.6版本,就解决了程序挂起问题
六. FutureWarning: Input image dtype is bool
错误信息:
E:\Anaconda3\install\envs\wind_202104\lib\site-packages\skimage\transform\_warps.py:830: FutureWarning: Input image dtype is bool. Interpolation is not defined with bool data type. Please set order to 0 or explicitely cast input image to another data type. Starting from version 0.19 a ValueError will be raised instead of this warning.
order = _validate_interpolation_order(image.dtype, order)
方法:
调整scikit-image==0.16.2
七. 注意其它库的版本,如numpy,过高或过低都会出现错误