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?

关于#yolo#的问题,如何解决?
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可能有以下几个原因:
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。
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。
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。
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。
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。
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