位置: IT常识 - 正文
推荐整理分享【已解决】ERROR:The testing results of the whole dataset is empty(error出错),希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。
文章相关热门搜索词:error出错,error !,error出现怎么解决,error出现怎么解决,error出现怎么解决,error l,error ,error ,内容如对您有帮助,希望把文章链接给更多的朋友!
使用MMdetection复现论文swin Transformer,显示错误:ERROR:The testing results of the whole dataset is empty,与此同时,各项评价指标如AP,AR结果趋于零,F1值变成-1,loss与grad_norm爆炸增加,具体情形如下图: 图1: 图2: 图3:
问题分析看到报错的第一眼,猜测可能是数据集的问题,所以检查了数据集的路径,然后检查了数据集里面是否有图片,但经过一番验证,排除了这种可能性。如果数据集本身有问题,代码一开始就无法运行起来,因为mmdet一定会报错,而且报错内容是:找不到数据集或者说找不到某张图片。 再仔细观察报错:ERROR:The testing results of the whole dataset is empty,拿不到测试结果,结合爆炸的loss与grad_morm,我有理由怀疑是梯度爆炸或者梯度消失所导致的。有了这个猜测,我回头审视自己的代码,最有可能导致梯度爆炸的超参数就是学习率lr,是不是我自己设置的学习率lr不合适? 学习率是啥? 学习率是梯度下降多次迭代过程中,用来控制模型学习进度的超参数。可以这么理解,学习率大就学的快(梯度下降块),学习率小就学得慢,但学习率并非越大越好,学习率过大,容易造成梯度爆炸或者消失。
解决办法MMdetection默认的学习率,大多都是0.02,如果不刻意更改,模型会使用这个学习率去训练,swin Transformer没办法在lr=0.02条件下训练,将学习率更改为论文设定的0.0001,模型就正常训练。 在MMdetection中,学习率的调整是在目录:configs/base/schedules/schedule_1x.py文件中: 学习率调整后的正常的训练结果:
上一篇:Element UI - v-infinite-scroll无限滚动组件
下一篇:人工智能会影响测试工程师吗(人工智能会影响经济发展吗)
友情链接: 武汉网站建设