关于#yolo#的问题，如何解决？

Question

前提：自己训练好模型了，并且准备了两个conda环境，主要不同在一个是CPU版torch，一个是GPU版torch，训练时用到的也是GPU环境。
问题：为什么运行detect.py时，用CPU检测能出结果，而GPU在同样条件下出不来检测框？

Answer 1

可能有以下几个原因：

1. 模型文件路径不正确：检查一下在GPU环境下是否正确指定了模型文件路径。

2. GPU显存不足：如果模型比较大，可能会导致GPU显存不足，从而无法完成检测任务。可以尝试减小batch size或者使用更高显存的GPU。

3. CUDA版本不匹配：如果CUDA版本不匹配，可能会导致GPU无法正常工作。可以检查一下CUDA版本是否正确。

4. PyTorch版本不匹配：如果PyTorch版本不匹配，可能会导致GPU无法正常工作。可以检查一下PyTorch版本是否正确。

5. 检测代码中的参数设置不正确：检查一下在GPU环境下是否正确设置了检测代码中的参数，如使用GPU进行检测等。

建议逐一排查以上原因，找到问题所在并进行解决。

Answer 2

1.其实被必要准备两个环境，一般来说GPU的环境如果你设置CPU的话就是在CPU下面运行的。
至于你的问题，应该是你的GPU环境有问题，你运行没有结果有没有报错信息？如果有，具体报错信息是什么？