E5620 * 2 / 8G * 8 / 600G SAS * 4 @ RAID10 / 300G MLC SSD * 4@raid10 / H700 Raid卡和1024M Flash Backed Cache/ 双电 /远程控制卡
时间: 2024-04-24 12:21:08 浏览: 17
您的第一个问题是关于硬件配置的。以下是您提到的一些硬件参数:
- 处理器:E5620 * 2
- 内存:8G * 8
- 硬盘:600G SAS * 4
- RAID:RAID10
- 固态硬盘:300G MLC SSD * 4
- RAID:RAID10
- RAID卡:H700
- 缓存:1024M Flash Backed Cache
- 电源:双电
- 远程控制卡
这似乎是一种服务器配置,但如果您有其他具体问题或需要更多详细信息,请告诉我。
相关问题
SLC/SLB/DDR
SLC、SLB和DDR都是存储器技术的缩写,分别代表单层单元(Single-Level Cell)、双层单元(Single-Level Cell)和双数据率(Double Data Rate)。
1. SLC(Single-Level Cell):SLC是一种闪存存储器技术,每个存储单元只能存储一个比特的数据。SLC闪存具有较高的读写速度、较低的功耗和较长的寿命,因此在一些对性能和可靠性要求较高的应用中得到广泛应用,如工业控制、汽车电子等。
2. MLC(Multi-Level Cell):MLC是一种闪存存储器技术,每个存储单元可以存储多个比特的数据。相比于SLC,MLC闪存的存储密度更高,但读写速度较慢、功耗较高,并且寿命相对较短。MLC闪存常用于消费类电子产品中,如智能手机、平板电脑等。
3. DDR(Double Data Rate):DDR是一种内存技术,它可以在每个时钟周期传输两次数据,相比于传统的SDR(Single Data Rate)内存,DDR内存的数据传输速度更快。DDR内存按照代号的不同分为多个版本,如DDR2、DDR3、DDR4等,每个版本都有不同的数据传输速度和电压要求。DDR内存广泛应用于计算机、服务器、网络设备等领域。
AssertionError: Label class 1 exceeds nc=1 in /home/suanfa-2/lz/yolov5_tag6.1/yolov5-6.1/data/scq_v4.yaml. Possible class labels are 0-0
引用\[1\]:Yolov5报错: AssertionError: Label class x exceeds nc=x in data/yolov5.yaml. Possible class labels are 0-x-1 File “C:\Users\1\Desktop\水表识别\YOLO5\yolov5-master\train.py”, line 175, in train assert mlc < nc, ‘Label class %g exceeds nc=%g in %s. Possible class labels are 0-%g’ % (mlc, nc, opt.data, nc - 1) 大多博客给出的方法 。 引用\[2\]:问题一:在运行train.py(只有1类)程序过程中出现“AssertionError:Label class 1 exceeds nc=1 in yolo/dataset.ymal Possible class labels are 0-0”情况。 。 引用\[3\]: 训练yolov5的那些事之解决:AssertionError: Label class x exceeds nc=x in data/yolov5.yaml. Possible class labels are 0-x-1问题 问题详情大多博客给出的方法我的解决方法 总结参考资料 。
问题: AssertionError: Label class 1 exceeds nc=1 in /home/suanfa-2/lz/yolov5_tag6.1/yolov5-6.1/data/scq_v4.yaml. Possible class labels are 0-0是什么问题?如何解决?
回答: 这个错误是由于在训练yolov5模型时,标签类别数超过了配置文件中设置的类别数所导致的。具体来说,错误信息中的"Label class 1 exceeds nc=1"表示标签类别1超过了配置文件中设置的类别数1。而"Possible class labels are 0-0"表示可能的类别标签只有0。\[1\]\[2\]\[3\]要解决这个问题,你需要检查你的数据集和配置文件,确保标签类别数与配置文件中设置的类别数一致。你可以检查数据集的标签文件和配置文件中的类别数是否匹配,以及是否有重复的类别标签。另外,还要确保你的数据集中的标签类别数不超过配置文件中设置的类别数。如果有需要,你可以修改配置文件中的类别数,使其与你的数据集相匹配。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [训练yolov5的那些事之解决:AssertionError: Label class x exceeds nc=x in data/yolov5.yaml. Possible ...](https://blog.csdn.net/qq_43725659/article/details/127867867)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [YOLOv5报错AssertionError:Label class 1 exceeds nc=1 in yolo/dataset.ymal Possible class labels are 0...](https://blog.csdn.net/weixin_56524592/article/details/129178934)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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