C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\python.exe D:\work\DL-codes\deep-learning-for-image-processing-master\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_object_detection\faster_rcnn\train_mobilenetv2.py Using cuda device training. Using [0, 0.5, 0.6299605249474366, 0.7937005259840997, 1.0, 1.2599210498948732, 1.5874010519681994, 2.0, inf] as bins for aspect ratio quantization Count of instances per bin: [ 5 25 929 117 260 4198 135 48] Using 8 dataloader workers Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 116, in spawn_main exitcode = _main(fd, parent_sentinel) File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 125, in _main prepare(preparation_data) File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 236, in prepare _fixup_main_from_path(data['init_main_from_path']) File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 287, in _fixup_main_from_path main_content = runpy.run_path(main_path, File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\runpy.py", line 288, in run_path return _run_module_code(code, init_globals, run_name, File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\runpy.py", line 97, in _run_module_code _run_code(code, mod_globals, init_globals, File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "D:\work\DL-codes\deep-learning-for-image-processing-master\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_object_detection\faster_rcnn\train_mobilenetv2.py", line 4, in <module> import torch File "C:\Users\80977\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\__init__.py", line 123, in <module> raise err OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 Error loading "C:\Users\80977\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll" or one of its dependencies.
时间: 2023-08-27 11:18:49 浏览: 204
这个错误提示是在运行 PyTorch 目标检测的 Faster R-CNN 模型时出现的。根据错误提示,似乎是在加载 `caffe2_detectron_ops_gpu.dll` 或其某个依赖项时出现了问题。
可能的原因和解决方法如下:
1. 内存不足:错误提示中提到“页面文件太小”,这可能是因为内存不足导致的。可以尝试关闭一些占用内存较多的程序或者增加内存。
2. 文件损坏:`caffe2_detectron_ops_gpu.dll` 文件或其某个依赖项可能被损坏了,需要重新安装 PyTorch。
3. 缺失依赖项:该文件可能依赖于其他一些文件,而这些文件可能缺失或损坏了。可以尝试重新安装 PyTorch 或者查找缺失的文件并手动安装。
4. 不兼容的操作系统:该文件可能不兼容当前操作系统。可以尝试更新操作系统或者查找适用于当前操作系统的版本。
希望以上方法能够帮助您解决问题。
相关问题
C:\Users\yu\.conda\envs\tensorflow-1.15.0\python.exe -m pip install --upgrade pip
以下是演示如何使用命令行升级pip的方法:
```shell
C:\Users\yu\.conda\envs\tensorflow-1.15.0\python.exe -m pip install --upgrade pip
```
该命令会使用指定环境下的python解释器来执行pip的升级操作,确保pip版本是最新的。
--相关问题--:
1. 如何在Anaconda中创建一个新的虚拟环境?
2. 如何在虚拟环境中安装指定版本的Python?
D:\App\Anaconda3\python.exe create -p C:\Users\无恙\.conda\envs\mnist-master -y python=3.8
这是一个使用Anaconda创建一个名为mnist-master的虚拟环境,并指定版本为3.8的命令。具体解释如下:
- `D:\\Anaconda3\python.exe`:这是Anaconda安装目下的Python解释器路径。
- `create -p CUsers\无恙\.conda\envs\mnist-master`:这是Anaconda的`create`命令,用于创建一个新的虚拟环境,并定环境路径为`C:\Users\恙\.conda\envs\mnist-master`。
-y python=3.8`:这是create`命令的参数,其中`-`表示自动确认创建过程中的提示,`python=3.8`表示要在新环境中安装Python版本为3.8。
请注意,这只是一个命令的解释,实际执行时可能需要根据具体情况进行调整。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)