GPU训练 about ocr.pytorch HOT 19 OPEN

可以贴一下详细的错误信息吗

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我觉得应该还是trans.py对图像处理过程出了问题，可能输入的图像本身长或宽不够，造成resize后的图像长或宽小于等于了0。但是这应该如何修改呢？

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一个简单粗暴的方法是在mydataset.py文件中把__getitem__中的代码加一个try catch，就比如用下面的代码替换一下
def __getitem__(self, index): try: img = Image.open(self.files[index]) if self.transform is not None: img = self.transform( img ) img = img.convert('L') label = self.labels[index] if self.target_transform is not None: label = self.target_transform( label ) return (img,label) except: return self.__getitem__(np.random.randint(self.__len__()))

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emmm插入的代码不知道为啥排版不太好，重新发一下吧：
def getitem(self, index):
try:
img = Image.open(self.files[index])
if self.transform is not None:
img = self.transform( img )
img = img.convert('L')
label = self.labels[index]
if self.target_transform is not None:
label = self.target_transform( label )
return (img,label)
except:
return self.getitem(np.random.randint(self.len()))

就是在原来的基础上加一个try catch如果有异常则重新换一个

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谢谢您的指点，不过我加入了异常处理后又出现了新的错误，您能否帮我看一下是什么原因?我还需要修改哪些地方？

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这个问题应该是在验证集上测试的时候报的错，看着似乎是模型时cpu上的 输入的图像是gpu上的造成的，你是在cpu上训练的吗？
正常在GPU上训练的话，不会出现这样的情况。。

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不好意思，我发现config没有调回来，这应该是CPU上训练的结果，我如果在CPU上训练需要对测试的代码进行什么改动呢？我现在GPU出现了一些状况没办法输出运行结果，等拿到出错信息后我再给您看。

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在训练代码中找到这一行num_correct, num_all = val_model(config.val_infofile,net,True,log_file='compare-'+config.saved_model_prefix+'.log')，
把True改成False

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谢谢作者大佬，CPU上的运行已经没有问题了，但是在GPU上训练时输入某些图片还会出错，我把一张出错的图片放在下面，您能帮我看一下为什么会报错吗？

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从图片上看不出问题啊，报的什么错呢？异常处理也解决不了吗？

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因为我是连服务器上运行的，一到这种图片服务器就把我kill了，而且没有错误信息，用nohup指令也没法把错误信息输出来。您能否试一下这张图片有没有什么问题？非常感谢！

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你好，我这边暂时也没有空余的GPU服务器没法再GPU上测试，不过我在本地测试了一下这张图似乎没啥问题，我在想是不是因为路径什么的有错误，其他的我也说不上来什么原因。
我觉得至少得有点错误信息才能看看是哪个环节有问题，或者你在那个try catch的地方让它在catch之后把捕捉的错误打出来看看。

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好的，谢谢您的帮助，我再想想办法。不过奇怪的是这张图片在CPU模型里没有问题，到了GPU就出问题了。

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大佬您好，我让朋友帮我测试了一下，他遇到了一个奇怪的问题，但是感觉这个错误比较奇怪，如果是这种错误感觉我之前不可能跑通，为什么会遇到这种问题呢？

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顺带一问，我在CPU训练的检测部分遇到了outputsize过小的问题，这有办法解决吗？

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大佬您好，我让朋友帮我测试了一下，他遇到了一个奇怪的问题，但是感觉这个错误比较奇怪，如果是这种错误感觉我之前不可能跑通，为什么会遇到这种问题呢？

应该是pytorch版本的问题，比较早的版本没有这个zero_infinity参数

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顺带一问，我在CPU训练的检测部分遇到了outputsize过小的问题，这有办法解决吗？

抱歉，从图中看不出outputsize过小的问题

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作者大佬您好，我在cpu上训练时基本上不会出现错误，但是在训练到第二个epoch时速度就会变得非常慢，基本上处在停滞状态，这可能是因为什么引起的？

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