使用yolov5报错:RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda does not have a deterministic implementation, but you set 'torch.use_deterministic_algorithms(True)'. You can turn off determinism just for this operation, or you can use the 'warn_only=True' option, if that's acceptable for your application
时间: 2024-02-12 08:03:12 浏览: 105
这个错误是因为您在使用 PyTorch 时启用了确定性算法,但在使用 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作时出现了不确定性,从而导致了该错误。而 YOLOv5 中使用了 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作,因此会出现这个错误。
您可以通过以下两种方式来解决此问题:
1. 关闭确定性算法:您可以通过将 torch.use_deterministic_algorithms(False) 来关闭确定性算法,但这可能会影响您的应用程序的结果。
2. 使用 warn_only=True:您可以通过在 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作中设置 warn_only=True 来接受警告,但这并不会解决问题,只是允许您继续使用该操作。可通过以下代码实现:
with torch.cuda.amp.autocast(warn_only=True):
output = nn.AdaptiveMaxPool2d(size)(input)
希望这可以帮助您解决问题。
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RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda does not have a deterministic implementation, but you set 'torch.use_deterministic_algorithms(True)'. You can turn off determinism just for this operation, or you can use the 'warn_only=True' option, if that's acceptable for your application.
这个错误是因为您在使用 PyTorch 时启用了确定性算法,但在使用 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作时出现了不确定性,从而导致了该错误。您可以通过以下两种方式来解决此问题:
1. 关闭确定性算法:您可以通过将 torch.use_deterministic_algorithms(False) 来关闭确定性算法,但这可能会影响您的应用程序的结果。
2. 使用 warn_only=True:您可以通过在 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作中设置 warn_only=True 来接受警告,但这并不会解决问题,只是允许您继续使用该操作。可通过以下代码实现:
with torch.cuda.amp.autocast(warn_only=True):
output = nn.AdaptiveMaxPool2d(size)(input)
希望这可以帮助您解决问题。
yolov5报错:RuntimeError: expected scalar type Half but found Float
这个报错通常是由于使用了混合精度训练(mixed-precision training)时,模型和输入数据的精度不一致导致的。可以尝试以下方法解决:
1. 在训练脚本中设置精度为 float16:
```python
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
# 在模型前加上
model = model.half()
# 在训练循环中加上
with autocast():
# 训练代码
# 在训练循环外加上
scaler = GradScaler()
```
2. 检查输入数据的精度是否与模型匹配。如果模型精度为 float16,输入数据需要转换为 float16。
```python
input_data = input_data.half()
```
3. 检查 PyTorch 版本是否过低,建议升级到最新版本。
```python
pip install torch==1.9.0
```
如果上述方法仍无法解决,可以考虑重新训练模型或者尝试其他模型。