跑yolo遇到的问题watch -n 0.1 -d nvidia-smi差不多吃满了top进去查看CPU和内存的使用：如果内存使用较高说明可能是内存不够，此时您可以通过升配GPU（内存大小按GPU数量成比例分配）来排除该问题。假设您的实例核心数为5，如果CPU占用率接近500%（即5个核心都正在高负载使用）那么可能是CPU数量不够，CPU出现了瓶颈，此时您可以迁移实例到更高CPU数量的主机上去或者

跑yolov3 v5的时候报这个错误还能继续跑，今天跑LFyolo的时候直接跑不了了。我用anaconda把opencv包删了，conda又装了一遍，还是不行。然后又删了，用pip装了一次可以了。pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python...

查看pytorch,cuda和cudnn版本号import torchprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())

autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.27, Best Possible Recall (BPR) = 0.9935Image sizes 640 train, 640 valUsing 1 dataloader workersLogging results to runs\train\test42Starting training

u版yolo有设置随机数种子这里说是cuDNN的问题，代码里有cudnn.benchmark,设成false试试，未跑。

跑yolov3 v5的时候报这个错误还能继续跑，今天跑LFyolo的时候直接跑不了了。我用anaconda把opencv包删了，conda又装了一遍，还是不行。然后又删了，用pip装了一次可以了。pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python...