Let's use 2 GPUs! /home/csim/anaconda3/envs/pointcept/lib/python3.8/site-packages/torch/optim/lr_scheduler.py:131: UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. Failure to do this will result in PyTorch skipping the first value of the learning rate schedule. See more details at https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate warnings.warn("Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. " Traceback (most recent call last): File "/home/csim/ZSTMSP/MPRNet-main/Deraining/train.py", line 91, in <module> train_dataset = get_training_data(train_dir, {'patch_size':opt.TRAINING.TRAIN_PS}) File "/home/csim/ZSTMSP/MPRNet-main/Deraining/data_RGB.py", line 5, in get_training_data assert os.path.exists(rgb_dir) AssertionError
时间: 2024-01-31 07:02:53 浏览: 34
这段信息中包含了两个部分:
1. 建议使用两个 GPU 进行训练,具体的实现方法可能需要修改代码,具体实现可以参考 PyTorch 的官方文档。
2. 该异常信息与之前的一样,是在 `data_RGB.py` 文件的第 5 行发生的 AssertionError,断言检查 `rgb_dir` 路径是否存在失败。这意味着你在训练模型之前需要先检查输入的文件路径是否正确,并且对应的文件夹是否存在。你可以检查一下相关的代码进行修复。
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FileNotFoundError: file "/home/zrb/mmskeleton/--gpus" does not exist
根据您提供的错误信息,看起来是在运行时出现了文件未找到的错误。具体来说,程序试图读取名为"/home/zrb/mmskeleton/--gpus"的文件,但该文件不存在。
这个错误可能是由于命令行参数传递不正确导致的。请确保您正确地传递了命令行参数,并且参数名称和值之间使用空格进行分隔。
在您的情况下,错误信息指出了"--gpus"参数未被正确解析。请检查您运行程序时传递的命令行参数是否正确,并确保参数名称和值之间使用空格进行分隔。
例如,如果您要指定使用1个GPU,应该使用如下命令:
```bash
python pose_demo.py --gpus 1
```
请将上述命令中的"pose_demo.py"替换为您实际使用的脚本文件名,并确保路径和参数值与您的实际情况相匹配。
如果问题仍然存在,请提供更多关于您的操作步骤和命令行参数的详细信息,以便我们进一步帮助您解决问题。
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi 解释下
这个命令用于在 Docker 容器中运行 NVIDIA CUDA 的显卡加速程序。具体来说,它会拉取 NVIDIA CUDA 9.0 的基础镜像,并在容器中启动 nvidia-smi 命令,这个命令可以查询当前系统中的 NVIDIA 显卡信息。而 `--gpus all` 则是告诉 Docker 引擎将主机上所有的 NVIDIA 显卡都分配给这个容器使用。这样就可以在容器中使用 NVIDIA 的 CUDA 库了,从而加速计算。