引言

众所周知,跑深度学习的模型是非常需要好显卡的,虽然我的电脑拥有菜菜的显卡(GeForce 920MX),但也能跑起来。最近尝试着用YOLOV5做小项目,因为我菜菜的显卡,容量是真的不够,期间踩了很多坑,现在分享给大家,希望你遇到的时候可以快速解决问题!

问题一:AssertionError: train: No labels in D:\PycharmProjects\yolov5-master\train\image.cache. Can not train without labels.

解决办法
去github源地址,找到自制数据集应该具备的文件目录层级,然后按照这个层级去布置图像文件、标签文件的位置,最后运行的时候程序就能找到图像对应的标签了。比如我修改成这样:

问题二:ImportError: DLL load failed: 页面文件太小,无法完成操作;OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作;BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe;

报错提示
File “D:\PycharmProjects\yolov5-master\utils\datasets.py”, line 153.
解决办法
windows下多线程的问题,和pytorch中的DataLoader类有关。找到datasets.py,找到对应函数时的 num_workers 参数设置,把num_workers参数设置改成0。如下图所示:


修改完还是在报“页面文件太小”的错误!

问题三:OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 Error loading “D:\Anaconda3\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\lib\cudnn_adv_infer64_8.dll” or one of its dependencies.

参考

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