Shortcuts

常见问题

在这里我们列出了用户经常遇到的问题以及对应的解决方法。如果您遇到了其他常见的问题,并且知道可以帮到大家的解决办法, 欢迎随时丰富这个列表。

安装问题

  • KeyError: “xxx: ‘yyy is not in the zzz registry’”

    只有模块所在的文件被导入时,注册机制才会被触发,所以您需要在某处导入该文件,更多详情请查看 KeyError: “MaskRCNN: ‘RefineRoIHead is not in the models registry’”

  • “No module named ‘mmcv.ops’”; “No module named ‘mmcv._ext’”

    1. 使用 pip uninstall mmcv 卸载您环境中的 mmcv

    2. 参考 installation instruction 或者 Build MMCV from source 安装 mmcv-full

  • “invalid device function” 或者 “no kernel image is available for execution”

    1. 检查 GPU 的 CUDA 计算能力

    2. 运行 python mmdet/utils/collect_env.py 来检查 PyTorch、torchvision 和 MMCV 是否是针对正确的 GPU 架构构建的,您可能需要去设置 TORCH_CUDA_ARCH_LIST 来重新安装 MMCV。兼容性问题可能会出现在使用旧版的 GPUs,如:colab 上的 Tesla K80 (3.7)

    3. 检查运行环境是否和 mmcv/mmdet 编译时的环境相同。例如,您可能使用 CUDA 10.0 编译 mmcv,但在 CUDA 9.0 的环境中运行它

  • “undefined symbol” 或者 “cannot open xxx.so”

    1. 如果符号和 CUDA/C++ 相关(例如:libcudart.so 或者 GLIBCXX),请检查 CUDA/GCC 运行时的版本是否和编译 mmcv 的一致

    2. 如果符号和 PyTorch 相关(例如:符号包含 caffe、aten 和 TH),请检查 PyTorch 运行时的版本是否和编译 mmcv 的一致

    3. 运行 python mmdet/utils/collect_env.py 以检查 PyTorch、torchvision 和 MMCV 构建和运行的环境是否相同

  • “RuntimeError: CUDA error: invalid configuration argument”

    这个错误可能是由于您的 GPU 性能不佳造成的。尝试降低 THREADS_PER_BLOCK 的值并重新编译 mmcv。

  • “RuntimeError: nms is not compiled with GPU support”

    这个错误是由于您的 CUDA 环境没有正确安装。 您可以尝试重新安装您的 CUDA 环境,然后删除 mmcv/build 文件夹并重新编译 mmcv。

  • “Segmentation fault”

    1. 检查 GCC 的版本,通常是因为 PyTorch 版本与 GCC 版本不匹配 (例如 GCC < 4.9 ),我们推荐用户使用 GCC 5.4,我们也不推荐使用 GCC 5.5, 因为有反馈 GCC 5.5 会导致 “segmentation fault” 并且切换到 GCC 5.4 就可以解决问题

    2. 检查是否正确安装 CUDA 版本的 PyTorc。输入以下命令并检查是否返回 True

      python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'
      
    3. 如果 torch 安装成功,那么检查 MMCV 是否安装成功。输入以下命令,如果没有报错说明 mmcv-full 安装成。

      python -c 'import mmcv; import mmcv.ops'
      
    4. 如果 MMCV 与 PyTorch 都安装成功了,则可以使用 ipdb 设置断点或者使用 print 函数,分析是哪一部分的代码导致了 segmentation fault

  • “libtorch_cuda_cu.so: cannot open shared object file”

    mmcv-full 依赖 libtorch_cuda_cu.so 文件,但程序运行时没能找到该文件。我们可以检查该文件是否存在 ~/miniconda3/envs/{environment-name}/lib/python3.7/site-packages/torch/lib 也可以尝试重装 PyTorch。

  • “fatal error C1189: #error: – unsupported Microsoft Visual Studio version!”

    如果您在 Windows 上编译 mmcv-full 并且 CUDA 的版本是 9.2,您很可能会遇到这个问题 "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\include\crt/host_config.h(133): fatal error C1189: #error:  -- unsupported Microsoft Visual Studio version! Only the versions 2012, 2013, 2015 and 2017 are supported!",您可以尝试使用低版本的 Microsoft Visual Studio,例如 vs2017。

  • “error: member “torch::jit::detail::ModulePolicy::all_slots” may not be initialized”

    如果您在 Windows 上编译 mmcv-full 并且 PyTorch 的版本是 1.5.0,您很可能会遇到这个问题 - torch/csrc/jit/api/module.h(474): error: member "torch::jit::detail::ModulePolicy::all_slots" may not be initialized。解决这个问题的方法是将 torch/csrc/jit/api/module.h 文件中所有 static constexpr bool all_slots = false; 替换为 static bool all_slots = false;。更多细节可以查看 member “torch::jit::detail::AttributePolicy::all_slots” may not be initialized

  • “error: a member with an in-class initializer must be const”

    如果您在 Windows 上编译 mmcv-full 并且 PyTorch 的版本是 1.6.0,您很可能会遇到这个问题 "- torch/include\torch/csrc/jit/api/module.h(483): error: a member with an in-class initializer must be const". 解决这个问题的方法是将 torch/include\torch/csrc/jit/api/module.h 文件中的所有 CONSTEXPR_EXCEPT_WIN_CUDA 替换为 const。更多细节可以查看 Ninja: build stopped: subcommand failed

  • “error: member “torch::jit::ProfileOptionalOp::Kind” may not be initialized”

    如果您在 Windows 上编译 mmcv-full 并且 PyTorch 的版本是 1.7.0,您很可能会遇到这个问题 torch/include\torch/csrc/jit/ir/ir.h(1347): error: member "torch::jit::ProfileOptionalOp::Kind" may not be initialized. 解决这个问题的方法是修改 PyTorch 中的几个文件:

    • 删除 torch/include\torch/csrc/jit/ir/ir.h 文件中的 static constexpr Symbol Kind = ::c10::prim::profile;tatic constexpr Symbol Kind = ::c10::prim::profile_optional;

    • torch\include\pybind11\cast.h 文件中的 explicit operator type&() { return *(this->value); } 替换为 explicit operator type&() { return *((type*)this->value); }

    • torch/include\torch/csrc/jit/api/module.h 文件中的 所有 CONSTEXPR_EXCEPT_WIN_CUDA 替换为 const

    更多细节可以查看 Ensure default extra_compile_args

  • MMCV 和 MMDetection 的兼容性问题;”ConvWS is already registered in conv layer”

    请参考 installation instruction 为您的 MMDetection 版本安装正确版本的 MMCV。

使用问题

  • “RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one”

    1. 这个错误是因为有些参数没有参与 loss 的计算,可能是代码中存在多个分支,导致有些分支没有参与 loss 的计算。更多细节见 Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one

    2. 你可以设置 DDP 中的 find_unused_parametersTrue,或者手动查找哪些参数没有用到。

  • “RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time”

    不能同时设置 GradientCumulativeOptimizerHookOptimizerHook,这会导致 loss.backward() 被调用两次,于是程序抛出 RuntimeError。我们只需设置其中的一个。更多细节见 Trying to backward through the graph a second time

Read the Docs v: 2.x
Versions
latest
stable
2.x
v2.0.1
v2.0.0
1.x
v1.7.1
v1.7.0
v1.6.2
v1.6.1
v1.6.0
v1.5.3
v1.5.2_a
v1.5.1
v1.5.0
v1.4.8
v1.4.7
v1.4.6
v1.4.5
v1.4.4
v1.4.3
v1.4.2
v1.4.1
v1.4.0
v1.3.18
v1.3.17
v1.3.16
v1.3.15
v1.3.14
v1.3.13
Downloads
pdf
html
epub
On Read the Docs
Project Home
Builds

Free document hosting provided by Read the Docs.