autoDL kex_exchange_identification: read: Connection reset

根据提供的引用内容，当使用git clone命令克隆一个仓库时，可能会遇到"gnutls_handshake() failed: The TLS connection was non-properly terminated"错误。这个错误通常是由于代理设置错误导致的。

解决这个问题的方法是检查和修复代理设置。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 检查代理设置：使用以下命令检查当前的代理设置：

   git config --global --get http.proxy
   git config --global --get https.proxy

2. 清除代理设置：如果代理设置存在，可以使用以下命令清除代理设置：

   git config --global --unset http.proxy
   git config --global --unset https.proxy

3. 重新尝试克隆仓库：清除代理设置后，再次尝试使用git clone命令克隆仓库，应该不再出现"gnutls_handshake() failed: The TLS connection was non-properly terminated"错误。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "/root/YOLODS/tools/train_dwa.py", line 436, in <module> main() File "/root/YOLODS/tools/train_dwa.py", line 171, in main checkpoint_dict = {k: v for k, v in checkpoint['state_dict'].items() if k.split(".")[1] in det_idx_range} KeyError: 'state_dict' (YOLOP) root@autodl-con

这个错误提示是在运行一个名为 train_dwa.py 的 Python 脚本时出现的。根据错误提示，这个脚本在第 171 行尝试使用一个名为 `checkpoint` 的字典，并从中获取一个名为 `state_dict` 的键的值，但是在 `checkpoint` 字典中找不到这个键。

具体而言，这个错误提示的最后一行是：

KeyError: 'state_dict'

这个错误提示说明在获取 `state_dict` 值时出现了 KeyError，也就是说在 `checkpoint` 字典中找不到名为 `state_dict` 的键。

可能的原因是 `checkpoint` 字典中没有 `state_dict` 这个键，或者 `state_dict` 键的值为 None。你可以检查一下 `checkpoint` 字典中的键值对，看看是否有名为 `state_dict` 的键，或者使用 `print(checkpoint)` 打印出整个 `checkpoint` 字典，看看其中的内容。另外，你也可以检查一下代码是否正确地加载了预训练模型。

autoDL CUDA error: out of memory

您遇到的问题是autoDL在加载模型时出现了CUDA内存不足的错误。这种错误通常是由于GPU内存不足而导致的。根据引用内容，有几种可能的解决方法可以尝试。

首先，根据的引用，如果您怀疑是因为之前的进程没有完全结束导致的错误，您可以尝试使用指令来彻底终止进程。但是需要注意的是，这种操作可能会中断所有正在运行的GPU程序，因此需要谨慎使用。

另一种解决方法是根据的引用，将权重加载到CPU，并让模型在CPU上进行加载。这将避免与GPU相关的内存错误。使用这种方法，您可以尝试将模型的权重加载到CPU上，然后再进行加载操作。

您可以尝试使用以下代码来解决这个问题：

import torch

# 将模型加载到CPU
device = torch.device('cpu')
model = YourModel().to(device)

# 加载权重
weights = torch.load('your_weights.pth', map_location=device)
model.load_state_dict(weights)

# 进行模型加载操作
output = model(input)

请将"YourModel"替换为您实际使用的模型类的名称，并将"your_weights.pth"替换为实际的权重文件路径。通过将模型加载到CPU上，并在加载操作时使用CPU设备，您可以避免与GPU内存相关的错误。

希望这些信息对您有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [完美解決pytorch载入预训练权重时出现的CUDA error: out of memory](https://blog.csdn.net/Davidietop/article/details/126803809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]