Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.OMP

 

原因：使用pip install torch-1.9.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl安装的pytorch框架

anaconda下面多个虚拟环境下都有这个dll文件，要么都删掉，只保留一个，要么用另一种方法：见下面
解决办法：进入anaconda安装文件夹，搜索libiomp5md.dll，以我的环境为例，出现多个这个文件，在不同的文件夹下，但是当前运行程序环境下的这个文件肯定是两个。经过对比，发现没有安装torch的虚拟环境里面是图片1：C:\ProgramData\Anaconda3\envs\Deep-Learning-master\Lib\site-packages\torch\lib，安装了torch的虚拟环境的两个位置有这个文件：图片2：C:\ProgramData\Anaconda3\envs\yolov5-master\Lib\site-packages\torch\lib和图片3：C:\ProgramData\Anaconda3\envs\yolov5-master\Library\bin

所以我删除了C:\ProgramData\Anaconda3\envs\yolov5-master\Library\bin中的libiomp5md.dll
成功解决

另一种方法：
train.py  里面   在一大箩的导入语句后面添加
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"
不要在原有的import os后面添加语句，程序会报错
而且在项目中基本上含有import os的都要添加这个语句（只是猜测，你们可以试试）因为我只加了一个文件的时候还是会报错
原文链接：https://blog.csdn.net/LHX19971114/article/details/121310528

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.15 

 

网络上常用的三种方法

方法一：

仅需减小batchsize

 改文件的配置cfg的batchsize=1，一般在cfg文件下的查找batch或batchsize，将batchsize调小后，再次运行，类似于改下面

方法二 ： 

上述方法还没解决，不改batchsize，可以考虑下面的方法的链接

不计算梯度：

ps: 在报错的哪一行代码的上面，加上下面一行代码，不计算梯度

with torch.no_grad()

不计算梯度的方法

方法三：

释放内存：链接如下

释放内存

if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):

torch.cuda.empty_cache()

ps: 在报错的那一行代码的上面，加上下面两行代码，释放无关的内存

if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):

torch.cuda.empty_cache()

方法四:我的解决方案

     我没用上面的方法，最主要是我是新手不知道在哪改，所以在看了好多网上的解决方案后，试了一下这种方法，可以训练了，成功解决GPU内存不足的问题

解决方法:将img-size调小

我把原本的[640，640]改为上图所示，成功解决问题
 
原文链接：https://blog.csdn.net/javahaoge/article/details/122890247

 yaml文件中    命令后面要加空格：

weights/yolov5m.pt   这种pt文件要用官方带的，复制粘贴过来改名子即可。

\VOCData\labels  里面的txt要有内容才是正常的

txt2yolo_label.py 里面的classes = ['hand', 'foot']  标签集合也要改改

 zero-size array to reduction operation maximum which has no identity  ：

txt2yolo_label.py 里面的classes = ['hand', 'foot']  标签集合也要改改，基本就是各文件classes的值都不统一

TensorBoard: Start with ‘tensorboard --logdir runs\train’, view at http://localhost:6006/  如何访问

#解决无法显示的问题
#(直接在PyCharm下面的 Terminal 进入输入命令就可以了)
#第一步:进入训练目录
cd C:\Users\lare\Desktop\pythoncode\BaiduSyncdisk\yolov5-master\runs\train

#第二步:设置生成这种文件的目录(events.out.tfevents.1634282239.xxxxxx.7676.0),一般都在训练目录的下一个目录
 tensorboard --logdir=exp几几
 
#第三步:直接用浏览器打开生成的网址就可以了