Duke-Rodriguez-Rudolph

I used the command of "python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 ./tools/train.py ./configs/nusc/voxelnet/nusc_centerpoint_voxelnet_0075voxel_dcn.py ", and somethings happened. Traceback (most recent call last): File "./tools/train.py", line 168, in main() File "./tools/train.py", line 163,...

博主您好，想问问重头训练效果很差的问题

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博主您好，我用您的代码进行重新的训练，因为我想重头尝试训练，所以我没有预权重（我把加载预权重那部分注释掉了），然后我用默认的数值进行下面的训练。我遇到的问题是，在冻结训练那部分是能够很好的运行的，但解冻训练那部分显示GPU内存溢出，纵使我降低batch_size为3，则能够进行训练，但到了验证环节还是内存溢出了。而我拿冻结训练那部分得出的模型去进行预测，结果是一个框都没有显示，我测试后发现是置信度太低了，我想问问是不是因为冻结训练对模型的权重修改不大呢导致效果很差呢？如果我想正常的训练，不使用遗传训练这种高级的东西，代码要如何修改呢？期待博主的解答。另外我使用的数据集是VOC2007，顺便附上我的loss图

出现找不到ffat分区的情况

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作者您好，在查看串口信息的时候，我发现了以下三句话： [ 5647][E][FFat.cpp:35] check_ffat_partition(): No FAT partition found with label ffat [ 5654][E][FFat.cpp:49] begin(): No fat partition found on flash FFat Mount Failed 一开始我举得可能是分区没搞好，然后我修改了一下分区表，但还是无济于事，想问一下这种情况要如何处理呢？