如何解决yolov5_det: /home/liao/tensorrtx-yolov5-v7.0/yolov5/src/model.cpp:311: nvinfer1::ICudaEngine* build_det_engine(unsigned int, nvinfer1::IBuilder*, nvinfer1::IBuilderConfig*, nvinfer1::DataType, float&, float&, std::__cxx11::string&): Assertion `upsample11' failed.
时间: 2024-02-02 18:04:36 浏览: 30
这个错误可能是由于upsample层的问题导致的,建议您检查代码中是否正确定义了upsample层。您可以尝试将upsample层更改为其他的上采样方法,例如最近邻插值或双线性插值等。另外,您可以尝试更改您使用的TensorRT版本或是升级您的GPU驱动程序,如果您使用的是较旧版本的TensorRT,也可能会导致此错误的发生。如果问题仍然存在,您可以提供更多的上下文和代码示例以便更深入地了解问题并找到解决方案。
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yolov5_det: /home/liao/tensorrtx-yolov5-v7.0/yolov5/src/model.cpp:311: nvinfer1::ICudaEngine* build_det_engine(unsigned int, nvinfer1::IBuilder*, nvinfer1::IBuilderConfig*, nvinfer1::DataType, float&, float&, std::__cxx11::string&): Assertion `upsample11' failed.
这个错误可能是由于模型构建时出现了问题导致的。建议您检查代码中与模型构建相关的部分,例如网络层次结构、输入输出张量的形状等。特别是检查您是否正确使用了upsample层。此外,您可以尝试更改您的代码或使用不同版本的库来解决这个问题。如果无法解决问题,您可以提供更多的上下文和代码示例,以便更深入地了解问题并找到解决方案。
运行 ./yolov5_det -s yolov5s.wts yolov5s.engine s错误
运行 "./yolov5_det -s yolov5s.wts yolov5s.engine" 命令时出现错误的原因可能有很多种可能性,以下是一些常见的错误及解决方法:
1. 文件路径错误:请确保 yolov5s.wts 文件和 yolov5_det 可执行文件在同一个目录下,并且文件名和路径正确。
2. 缺少依赖库:检查是否缺少必要的依赖库,比如 CUDA、CUDNN 等。可以通过运行 "ldd yolov5_det" 命令来查看是否有缺失的库文件。
3. 权限问题:请确保你对 yolov5_det 可执行文件具有执行权限。可以通过运行 "chmod +x yolov5_det" 命令来添加执行权限。
4. 编译问题:如果你是自己编译的 yolov5_det,可能是编译过程中出现了错误。请检查编译时的报错信息,确保编译过程中没有出现问题。
如果以上方法都无法解决问题,请提供更详细的错误信息,以便我能够更准确地帮助你解决问题。