Open AlbertoPerezGant opened 2 years ago
RuntimeError: DataLoader worker (pid 7907) is killed by signal: Killed.
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 99, in
A mi me sale ese error al momento de ejecutar "python train.py --model_def config/yolov3-custom.cfg --data_config config/custom.data --pretrained_weights weights/darknet53.conv.74 --batch_size 1"
Parece un error en el mismo punto de train.py pero ni idea de como solucionarlo la verdad
HDF5 Version: 1.10.5
Configured on: 2019-03-04
Configured by: Visual Studio 14 2015 Win64
Host system: Windows-10.0.17763
Uname information: Windows
Byte sex: little-endian
Installation point: C:/Program Files/HDF5
Build Mode:
Debugging Symbols:
Asserts:
Profiling:
Optimization Level:
Libraries:
Statically Linked Executables: OFF LDFLAGS: /machine:x64 H5_LDFLAGS: AM_LDFLAGS: Extra libraries: Archiver: Ranlib:
C: yes
C Compiler: C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio 14.0/VC/bin/x86_amd64/cl.exe 19.0.24218.1
CPPFLAGS:
H5_CPPFLAGS:
AM_CPPFLAGS:
CFLAGS: /DWIN32 /D_WINDOWS /W3
H5_CFLAGS:
AM_CFLAGS:
Shared C Library: YES
Static C Library: YES
Fortran: OFF
Fortran Compiler:
Fortran Flags:
H5 Fortran Flags:
AM Fortran Flags:
Shared Fortran Library: YES
Static Fortran Library: YES
C++: ON
C++ Compiler: C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio 14.0/VC/bin/x86_amd64/cl.exe 19.0.24218.1
C++ Flags: /DWIN32 /D_WINDOWS /W3 /GR /EHsc
H5 C++ Flags:
AM C++ Flags:
Shared C++ Library: YES
Static C++ Library: YES
JAVA: OFF
JAVA Compiler:
Parallel HDF5: OFF
Parallel Filtered Dataset Writes: Large Parallel I/O: High-level library: ON Threadsafety: OFF Default API mapping: v110 With deprecated public symbols: ON I/O filters (external): DEFLATE DECODE ENCODE MPE: Direct VFD: dmalloc: Packages w/ extra debug output: API Tracing: OFF Using memory checker: OFF Memory allocation sanity checks: OFF Function Stack Tracing: OFF Strict File Format Checks: OFF Optimization Instrumentation: Bye...
me salió eso al poner train.py
A mí me salía el mismo error y fue por usar imágenes en formato JPEG en lugar de JPG. También me aseguré de que no hubiese ninguna imagen sin su correspondiente archivo en labels.
Me aparece un error como el que muestro a continuación
Esto me aparece después de llegar al batch por lo que el entrenamiento comienza correctamente y de hecho me genera hasta 3 checkpoints.