通过yolov5训练自己的模型中遇到的一些问题及解决办法

引言

众所周知，跑深度学习的模型是非常需要好显卡的，虽然我的电脑拥有菜菜的显卡（GeForce 920MX），但也能跑起来。最近尝试着用YOLOV5做小项目，因为我菜菜的显卡，容量是真的不够，期间踩了很多坑，现在分享给大家，希望你遇到的时候可以快速解决问题！

问题一：AssertionError: train: No labels in D:\PycharmProjects\yolov5-master\train\image.cache. Can not train without labels.

解决办法：
去github源地址，找到自制数据集应该具备的文件目录层级，然后按照这个层级去布置图像文件、标签文件的位置，最后运行的时候程序就能找到图像对应的标签了。比如我修改成这样：

问题二：ImportError: DLL load failed: 页面文件太小，无法完成 *** 作；OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成 *** 作；BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe；

报错提示：
File “D:\PycharmProjects\yolov5-master\utils\datasets.py”, line 153.
解决办法：
windows下多线程的问题，和pytorch中的DataLoader类有关。找到datasets.py，找到对应函数时的 num_workers 参数设置，把num_workers参数设置改成0。如下图所示：


修改完还是在报“页面文件太小”的错误！

问题三：OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成 *** 作。 Error loading “D:\Anaconda3\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\lib\cudnn_adv_infer64_8.dll” or one of its dependencies.

参考🔗：https://blog.csdn.net/weixin_43959833/article/details/116669523
解决办法：修改虚拟内存大小

问题四：OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program. That is dangerous…

参考🔗：https://blog.csdn.net/weixin_45800887/article/details/123603977

找到你anaconda的安装地址然后找到envs,找到你所用的环境，然后搜索libiomp5md.dll，关键问题在于anaconda的环境下存在两个libiomp5md.dll文件

解决办法：
仔细观察，一个在Lib\site-packages\torch\lib下，另一个在Library\bin下，第一个是torch下的，留下这个，第二个是conda的，新建文件夹将它剪切到这个文件夹，暂存一下。（暂存路径：D:\conda_libiomp5md\libiomp5md.dll）
最后确认一下，只有一个libiomp5md.dll即可。

问题五：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.21 GiB already allocated; 1.68 MiB free; 1.24 GiB reserved in total by PyTorch)

参考🔗：https://www.jb51.net/article/242140.htm
解决办法：问题在于显卡内存不够，所以尝试将batch-size减小，修改为4（我的电脑配置，设置成8，也会报错），就可以解决此问题。

问题六：RuntimeError: All input tensors must be on the same device. Received cpu and cuda:0

是耗费我最多时间才得以解决的问题，一定要好好记录！

报错提示：stats = [torch.cat(x, 0).cpu().detach().numpy() for x in zip(*stats)] # to numpy
我的误解：根据报错提示进行思考，是因为Numpy是CPU-only的（在CUDA下训练中的数据不能直接转化为numpy），所以在我们先把GPU tensor张量转换成Numpy数组的时候，需要把GPU tensor转换到CPU tensor去，才导致tensor一会在GPU上跑，一会在CPU上跑。于是我尝试了三种方案：
方案一：numpy数组转化为GPU tensor

stats = [torch.from_numpy(torch.cat(x, 0).cpu().detach().numpy()).cuda() for x in zip(*stats)]

运行之后发现还是报原来的错，仍然是在cpu和gpu两个设备上跑。

.to(device) 可以指定CPU或GPU；.cuda()只能指定GPU

方案二：尝试寻找一种方法，将GPU tensor转换为Numpy变量时，仍在GPU上跑，不用转换到CPU上去。

Cupy是一个通过利用CUDA GPU库在Nvidia GPU上实现Numpy数组的库

下载安装Cupy库，参考：https://wenku.baidu.com/view/ff9563f175eeaeaad1f34693daef5ef7ba0d12db.html

方案三：当把GPU tensor转换为CPU tensor此步骤去掉后，我发现还是会报原来的错误。所以推断应该不是torch.cat(x, 0).cpu().numpy()的问题。

stats = [torch.cat(x, 0) for x in zip(*stats)]

我的猜测：stats问题？
根据报错提示，出错语句在stats = [torch.cat(x, 0).cpu().numpy() for x in zip(*stats)]，其中唯一的数据来源就是stats列表，stats列表结构如下：
①stats列表中包含很多个元组类型数据；

②每个元组中包含几个tensor张量；
用tensor.is_cuda判断其中每个tensor是否在GPU上




终于，发现问题所在，其中有几个tensor（tensor([])）是在CPU上，且通过判断这些tensor都不为空

解决办法：将在CPU上的tensor都转移到GPU上
写了一段代码，保证能够将CPU上的tensor转移到GPU上，代码如下：

 # 把在CPU上的tensor转移到GPU上，使用range在for循环中修改list值
    for i in range(len(stats)):
        stats[i] = list(stats[i]) # 修改元组中的元素：遵循”元组不可变，列表可变“，因此将元组转化为列表再进行修改
        for j in range(len(stats[i])):
            if stats[i][j].is_cuda == False:
                stats[i][j] = stats[i][j].cuda()
                # print(stats[i][j].is_cuda)
        stats[i] = tuple(stats[i])

验证：成功将CPU上的tensor转移到GPU上

问题七：windows上无法下载pycocotools包？

解决办法：
从Anaconda Prompt进入yolov5环境下输入命令

pip install pycocotools-windows

以上就是我遇到的所有问题，终于可成功通过YOLOV5训练自己的模型。

致谢

常年游走在互联网寻求问题的解决办法，每遇到一篇文章，遇见一个博主，就多了一次尝试的机会，感谢问题，让我看见你的文章，让你们看见我的文章，一起成长吧！