INSTALL 的解释文件
帮助文件
- 这里的 pytorch=1.0.1 torchvision=0.2.2 cudatoolkit=9.0，这个ATSS可以运行。
- 这里最好能够查看一下cuda的版本：
1.cat /usr/local/cuda/version.txt
2.或者 nvcc -v
- no module named cv2：
解决方法：
使用命令
pip install opencv-python
同时在下载包的时候，经常会遇到在现有的channel是里面没有搜寻到或者服务器在国外导致速度极慢，这个时候就应该 add channels了。
在国内推荐清华源或、中科大或者阿里源，运行下面代码：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
然后根据anconada的提示输入或者按照下面的代码查看现在已存在的channels：
conda config --set show_channel_urls yes
参考文献：Anaconda换国内源(清华源、中科大源)
如何创建Python 虚拟环境（Pytorch）
linux查看cuda版本
运行python脚本时出现no module named cv2怎么解决
问题 RuntimeError: cannot perform reduction function min on tensor with no elements because the operation
解决办法：标签问题，我使用的是voc的xml标签。在labelimg中打开标签发现右上角勾选了difficult这个选项，去掉之后保存就可以使用了。
其实就是图像没有对应上对应的标签文件，没有加载对labels文件，所以没法去计算loss，你可以看看有没有加载到对应图片的labels文件
这时，我会粗暴的kill进程，然后重新启动程序。
以下是一些可能的解决方法：
- RuntimeError: cannot perform reduction function
- 记录在训练深度学习算法过程中遇到的问题及解决办法。
帮助文件：一定要使用内存和磁盘空间大的服务器跑deep learning 的代码
- No usable temporary directory found in ['/tmp', '/var/tmp', '/usr/tmp', .....
这个本质问题是没有磁盘空间了，最后连记录文件都无法书写了。
Answer
That's python on the server side saying "Hey!, none of those 4 directories are places I can write temporary files!". Check to make sure at least one of them exists, can be written to by the user mercurial is running as on the server side, and make sure the disk isn't full.
- No space left on device
解决方法就是一个字：删！！
参考文件：如何解决linux报No space left on device错误
No space left on device 解决Linux系统磁盘空间满的办法