Traceback (most recent call last): File "/content/faster-rcnn-pytorch/train.py", line 439, in <module> fit_one_epoch(model, train_util, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir) File "/content/faster-rcnn-pytorch/utils/utils_fit.py", line 27, in fit_one_epoch rpn_loc, rpn_cls, roi_loc, roi_cls, total = train_util.train_step(images, boxes, labels, 1, fp16, scaler) File "/content/faster-rcnn-pytorch/nets/frcnn_training.py", line 327, in train_step losses = self.forward(imgs, bboxes, labels, scale) File "/content/faster-rcnn-pytorch/nets/frcnn_training.py", line 266, in forward gt_rpn_label = torch.Tensor(gt_rpn_label).type_as(rpn_locs).long() File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/utils/data/_utils/signal_handling.py", line 66, in handler _error_if_any_worker_fails() RuntimeError: DataLoader worker (pid 9618) is killed by signal: Killed.
时间: 2024-01-24 16:20:23 浏览: 30
这是一个 RuntimeError 错误,错误信息显示在使用 DataLoader 过程中,其中的一个 worker 被杀死了。可能是由于内存不足导致的,或者是系统资源不足导致的。你可以尝试减小 batch_size 或者调整其他超参数,以减少内存占用。另外,也可以尝试在训练代码中加入内存监控和释放代码,及时释放不必要的内存,以避免内存不足的问题。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "D:\faster-rcnn-keras-master\faster-rcnn-keras-master\train.py", line 430, in <module> anchors, bbox_util, roi_helper, save_period, save_dir) File "D:\faster-rcnn-keras-master\faster-rcnn-keras-master\utils\utils_fit.py", line 27, in fit_one_epoch for iteration, batch in enumerate(gen): RuntimeError: generator raised StopIteration
这个错误是由于Python中的生成器(Generator)已经遍历完了所有的数据,再次调用生成器就会抛出StopIteration异常,从而导致运行时出错。解决这个问题的方法是在生成器的代码中添加一个循环,使其可以一直产生数据。你可以检查一下你的生成器代码是否有问题,或者尝试在生成器代码中添加一个while True的循环来避免这个问题。另外,你也可以尝试使用Python的yield语句来创建生成器,这样可以更加方便地处理数据。
Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/docker-compose", line 33, in <module>
这是一个常见的错误信息,它通常出现在使用Docker Compose命令时。该错误消息表明在执行docker-compose命令时发生了异常,并且异常的详细信息将被打印出来。
"Traceback (most recent call last)"表示异常追踪的开始,它会显示异常发生的位置和调用堆栈。
"File "/usr/bin/docker-compose", line 33, in <module>"表示异常发生在docker-compose命令的执行文件中的第33行。
要解决这个问题,你可以查看异常追踪中的详细信息,以确定导致异常的原因。通常,这可能是由于配置错误、依赖项问题或命令语法错误引起的。
如果你能提供更多的上下文信息,例如你执行的具体命令和相关配置文件内容,我可以给出更具体的建议。