单卡运行train.sh文件遇见了很大的问题

[yang654123]

如图，这个问题，希望作者可以给出单卡的运行解决方案，感谢您百忙之中的回复

[Haochen-Wang409]

看您的报错，应该是数据集的问题，您可以参照 README 中的方法准备数据集

[yang654123]

看您的报错，应该是数据集的问题，您可以参照 README 中的方法准备数据集

你好，我使用的经典的pascal，splits用的st++论文的，这样也会出现问题么

[Haochen-Wang409]

您的数据集没有存放在 ../../../../data/VOC2012 这个目录下吧？您可以修改 config.yaml 中的 data_root

[yang654123]

您的数据集没有存放在 ../../../../data/VOC2012 这个目录下吧？您可以修改 config.yaml 中的 data_root

自己创了一个文件存放pretrain 和 pascal 数据集 和 splits 放在了U2PL文件下级目录里

[Haochen-Wang409]

您可以展示一下您当前 U2PL 文件夹下的目录结构吗

[yang654123]

您可以展示一下您当前 U2PL 文件夹下的目录结构吗

[Haochen-Wang409]

您当前的 VOC 的数据 (指的是图片以及对应的分割标签) 没有存放在 U2PL/data 目录下，所以需要更改 config.yaml 中的 data_root

[Haochen-Wang409]

或者把 dataset/VOCdevkit/VOC2012 下的文件都复制到 data/VOC2012 下

[yang654123]

或者把 dataset/VOCdevkit/VOC2012 下的文件都复制到 data/VOC2012 下

好嘞

[yang654123]

或者把 dataset/VOCdevkit/VOC2012 下的文件都复制到 data/VOC2012 下

对了，应该不好使，因为config中的split文件路径不同 我用的st的split

[Haochen-Wang409]

修改 config.yaml 中的 data_root 和 data_list 就可以了 https://github.com/Haochen-Wang409/U2PL/blob/main/experiments/pascal/1464/ours/config.yaml#L4-L5

[yang654123]

修改 config.yaml 中的 data_root 和 data_list 就可以了 https://github.com/Haochen-Wang409/U2PL/blob/main/experiments/pascal/1464/ours/config.yaml#L4-L5

好嘞，十分感谢

[yang654123]

修改 config.yaml 中的 data_root 和 data_list 就可以了 https://github.com/Haochen-Wang409/U2PL/blob/main/experiments/pascal/1464/ours/config.yaml#L4-L5 我更改之后 发生了这个问题

[Haochen-Wang409]

可能是split的内容不一致，请您仔细对照两个split的具体内容后，对 u2pl/dataset/base.py 进行针对性修改 https://github.com/Haochen-Wang409/U2PL/blob/main/u2pl/dataset/base.py#L12-L41

[Haochen-Wang409]

您也可以选择参考 ST++ 的代码进行修改

[yang654123]

可能是split的内容不一致，请您仔细对照两个split的具体内容后，对 u2pl/dataset/base.py 进行针对性修改 https://github.com/Haochen-Wang409/U2PL/blob/main/u2pl/dataset/base.py#L1 好的我试试

[yang654123]

作者您好，我想问一下，如果想加checkpoint 应该在在哪里添加。谢谢您

[Haochen-Wang409]

如果您是想 load pretrain model (比如训练完了一个 1/16 的模型，想在训练 1/4 模型时先 load pretrain)，可以在这里加： https://github.com/Haochen-Wang409/U2PL/blob/main/experiments/pascal/1464/ours/config.yaml#L58

如果是想 load pretrained backbone，可以在 u2pl/models/resnet.py 中的 model_urls 里面修改

[yang654123]

如果您是想 load pretrain model (比如训练完了一个 1/16 的模型，想在训练 1/4 模型时先 load pretrain)，可以在这里加： https://github.com/Haochen-Wang409/U2PL/blob/main/experiments/pascal/1464/ours/config.yaml#L58

如果是想 load pretrained backbone，可以在 u2pl/models/resnet.py 中的 model_urls 里面修改

就是怕出现服务器不稳的情况导致代码跑到一半，突然断了，得重新跑，所以想加个checkpoint保存目前模型最优的训练参数

[Haochen-Wang409]

在 config.yaml 的 saver 字段中加入 auto_resume: True

[yang654123]

thanks a lot !