解决YOLO报错:OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作
- 前言
- 前提条件
- 实验环境
- 报错如下
- 分析原因
- 一、workers参数的定义与作用
- 二、workers参数的设置建议
- 三、workers与batch-size的关系
- 四、实践中的调整策略
- 解决方法
前言
- 由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。
前提条件
- 熟悉Python
实验环境
Package Version
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matplotlib 3.3.4
numpy 1.19.5
Pillow 8.4.0
pip 21.2.2
protobuf 3.19.6
requests 2.27.1
scikit-learn 0.24.2
scipy 1.5.4
sentencepiece 0.1.91
setuptools 58.0.4
threadpoolctl 3.1.0
thulac 0.2.2
tokenizers 0.9.3
torch 1.9.1+cu111
torchaudio 0.9.1
torchvision 0.10.1+cu111
tornado 6.1
tqdm 4.64.1
traitlets 4.3.3
transformers 3.5.1
urllib3 1.26.20
报错如下
分析原因
在YOLO中,workers参数是一个关键的训练配置,它直接关系到数据加载时的CPU线程数。以下是对YOLO中workers参数的详细解释:
一、workers参数的定义与作用
- 定义:workers参数指的是在数据装载时CPU所使用的线程数。
- 作用:影响内存占用和数据的加载速度。具体来说,workers的数量决定了数据加载到内存(RAM)中的并行度。更多的workers意味着可以更快地找到和加载batch数据,但也会增加CPU和内存的开销。
二、workers参数的设置建议
- 根据服务器配置调整:如果CPU和RAM性能强大,可以设置较大的workers数;反之,则需要设置较小的workers数。
- 考虑数据集大小:如果数据集很大或单张图像很大,也需要适当减小workers数,以避免内存不足的问题。
- 避免设置过大:过大的workers数可能导致CPU和内存开销过大,影响其他进程的稳定运行(如浏览器等)。
三、workers与batch-size的关系
- batch-size:指的是一次性将多少张图片放在一起进行训练,即一次往GPU中送入多少张图片。如果batch-size设置得过大,可能导致GPU显存不足。
- workers与batch-size的配合:在训练过程中,需要合理设置workers和batch-size的数值,以平衡数据加载速度和资源占用。一般来说,workers数可以设置为一个能够充分利用CPU但不会导致内存爆满的值;而batch-size则可以设置为一个能够充分利用GPU显存但不会导致显存溢出的值。
四、实践中的调整策略
- 逐步调整:在实际训练中,可以逐步调整workers和batch-size的数值,观察训练速度、内存占用和显存占用等指标的变化,找到最优的配置。
- 参考经验值:对于某些特定的硬件配置和数据集大小,可以参考其他用户或社区的经验值来设置workers和batch-size。
综上所述,workers参数在YOLO训练过程中起着至关重要的作用。合理设置workers参数可以显著提高数据加载速度、优化资源占用并提升训练效率。因此,在进行YOLO训练时,需要根据实际情况仔细调整workers参数的值。
解决方法
将YOLO中的workers参数设置为0,即workers=0
,可解决报错问题。
yolo train model=yolo11n.pt data=../datasets/Smoke-Fall-YOLO-datasets/smoke_fall.yaml epochs=100 batch=16 imgsz=640 device=0 workers=0