STB oka: nem tudja megnyitni a 174. számot

Hozzászólások

Link másolása Idézet válasz

saipraneethd hozzászólt 2017. augusztus 29. •

A Darknet YOLO-t képezem az Amazon EC2, p2.xlarge példányon
Kérjük, segítsen nekem ebben a hibában

Saját Makefile
GPU = 1
CUDNN = 1
OPENCV = 0
NYITVA = 0
HIBÁK = 0

Használt parancs
./ darknet detektor vonat adatai/obj.data yolo-obj.cfg darknet19_448.conv.23

jinyu121 kommentálta 2017. augusztus 31

saipraneethd kommentálta 2017. szeptember 1

Megtaláltam a megoldást. A megfelelő képekhez tartozó .txt fájlom Infinite Infinite Infinite Infinite volt. Ezért nem működött

feiyunzhang kommentálta 2017. szeptember 28

akkor is lefordíthatja a darknetet az opencv on-val (opencv = 1), akkor ez a probléma megoldódik

deepkshikha hozzászólt 2017. november 9. •

Szia, hasonló hibát kapok

/ darknet $ ./darknet yolo train cfg/yolo.cfg extraction.conv.weights
A "data/labels/crater.png" kép nem tölthető be
STB oka: nem tud megnyílni

Nincsenek png fájlok a címkék mappában. Kérlek javasolj . Előre is köszönöm

TheMikeyR hozzászólt 2017. november 9. •

@deepkshikha edzés közben ezt a formátumot kell használnia

Az example.data fájlnak a következő formátumúnak kell lennie:

Mivel nem kapcsolódik egyetlen adatfájlhoz sem, ezért a forráskódból valamilyen alapértelmezett teszthelyzetet használ, és úgy tűnik, hogy ez a hibáját okozza.
További információ a https://pjreddie.com/darknet/yolo/ weboldalon

TheMikeyR hozzászólt 2017. november 9. •

@deepkshikha nem vagyok biztos benne, hogy pontosan mit próbálsz csinálni, vagy mi az új hibád? De ha betartja az útmutatót a https://pjreddie.com/darknet/yolo/ oldalon, akkor minden bizonnyal képes lesz futni az edzésre. Ha saját adatkészletét szeretné használni, ajánlani tudom ezt az útmutatót: https://timebutt.github.io/static/how-to-train-yolov2-to-detect-custom-objects/

deepkshikha kommentálta 2017. november 9

Elnézést a fenti megjegyzésért, valójában tévesen tettem ugyanazt a megjegyzést, itt a hiba, amit kapok

/ darknet $ ./darknet detektor vonat cfg/crater.data cfg/yolo-voc.cfg darknet_448.conv.22
Nem opció: detektor

deepkshikha kommentálta 2017. november 9

Csak a saját adatkészletemet próbálom

TheMikeyR kommentálta 2017. november 9

Megpróbálhatja-e futtatni a https://pjreddie.com/darknet/yolo/ Detection című részt egy előre kiképzett modell használatával, ha ez sikerül, akkor próbálja meg a vok használatával edzeni a webhely útmutatóját is követve, és működik, valami nincs rendben az egyéni adatokkal.
Jelentsen vissza, ha elakad.

TheMikeyR kommentálta 2017. november 10

Nem tettél közzé hibát @deepkshikha

TheMikeyR kommentálta 2017. november 10

Ha nem tudja futtatni a fenti példát vagy útmutatót, akkor valami probléma van a könyvtárakkal, próbálja meg újratelepíteni a cuda-t.
Azt is látom, hogy hiányzik a konfigurációból a CUDA = 1, erre szükséged van a CUDNN zászló használatához.

SteveIb kommentálta 2018. január 11

Hasznos lehet megosztani a tapasztalataimat,
Előkészítettem adataimat Windows rendszeren, majd befutok Mac OS rendszeren.

Futtatom a cat -v train.txt parancsot
A következőket kaptam

/Images/000/ZT135_15_A_4_75001000.jpg^M
/Images/000/ZT135_15_A_4_710001000.jpg^M
/Images/000/ZT76_17_A_1_800.jpg^M

A ^ M parancsot a következő paranccsal távolítottam el
tr -d '\ r' output.file

Tehát, amikor az ablakokról a mac-ra vagy éppen ellenkezőleg mozog, ügyeljen a kocsi visszatérésére és az új vonalra

íme a megjegyzés, amely segített nekem

"Shai3 hónap 14 napja
Az UTF-8 nem segített, de a hozzászólásod ötletet adott, hogy ellenőrizzem hasonló dolgokat. A szöveges fájlt a notepad ++ -ban szerkesztettem Windows rendszeren, ezért a Windows CR LF rendszert használta, Unix LF-re cserélte és működött! köszönöm!"

Úgy gondoltam, hogy ez hasznos lesz, mivel felemésztette az időmet!

enriqueav kommentálta 2018. április 16

Ugyanezt a kérdést kommentálta @SteveIb, de a tr parancs nem működött nekem Mac OS rendszeren.
Ezt követte el a trükk a vi

És mentse a fájlt.

varenaggarwal kommentálta 2018. június 13

betaníthatom az adatkészletet egyedül a CPU-ra

deepkshikha kommentálta 2018. június 13

igen @ varen27 módosítsa a makefile cuda és a CudNn fájlokat 0-ra és futtassa, de ez hosszabb időt vesz igénybe

varenaggarwal kommentálta 2018. június 14

@deepkshikha már 0 volt, de mégis szembesülök ezzel a hibával

varenaggarwal kommentálta 2018. június 14

@deepkshikha
Súlyok betöltése a darknet19_448.conv.23 oldalról. Kész!
Tanulási arány: 0,001, lendület: 0,9, romlás: 0,0005
Átméretezés
384
Nem lehet betölteni a "/data/obj/pic18.JPG" képet
STB oka: nem tud megnyílni

ezt mutatja, majd a program leáll.

TheMikeyR kommentálta 2018. június 15

@ varen27 nem, akkor is, ha nincs nvidia gpu, akkor nem telepítheted a cuda-t.

varenaggarwal kommentálta 2018. június 19

@deepkshikha köszi, elkezdhettem az edzést, de érteni tudom a kimenetet. Kérem, segítsen nekem:

snadgauda hozzászólt: 2018. július 2. •

Az első dolog, amit ellenőriznie kell, hogy van-e engedélye a szükséges fájlok szerkesztésére/olvasására.

Az aktuális könyvtár fájljainak engedélyeinek ellenőrzéséhez használja az ls -l parancsot. Azok a fájlok, amelyek mellett ---------- található, jelenleg nem érhetők el.

A fájlokhoz való hozzáférés engedélyezéséhez használja a chmod 777 parancsot. Például, ha nem érhető el az obj.data, akkor használja a chmod 777 obj.data fájlt. Ha meg akarja változtatni a könyvtár minden fájljának engedélyét, használja a chmod 777 -R parancsot. Ezután használja újra az ls -l-t, hogy biztosítsa a hozzáférését.

A fájlok abszolút elérési útra történő módosítása nekem Mac-en működött. A problémát azonban nem oldotta meg Windows rendszeren.

A Windows rendszeren ugyanabban a hibában futottam, és a probléma kiderült, hogy vége a soroknak. Győződjön meg arról, hogy a sor vége "/ n" és nem "/ r/n". Szövegszerkesztőben (például a vizuális stúdió kódjában) győződjön meg arról, hogy LF-je van, és nem CRLF-je, és hogy a fájlformátum UTF8.

Mellékjegyzet: Átváltottam a sötét hálózat erre a verziójára is: https://github.com/pengdada/darknet-win-linux, mivel jobban működött a Linuxon.

LolikaPadmanbhan kommentálta 2018. július 5

Hé
A darnetet szeretném használni képosztályozáshoz és panaszkodni a darknet-hez GPU-val. amikor megpróbálom ezt egy tesztképpel futtatni, az alábbi hibát kapja.
GNKO-vonat:

/ Darket/darknet $ ./darknet -i 0 teszt kite.jpg cfg/alexnet.cfg alexnet.weights
A "kite.jpg" kép nem tölthető be
STB oka: nem tud megnyílni
kedvesen segítsen ebben.
Köszönöm!

deepkshikha kommentálta 2018. július 13

@LolikaPadmanbhan ellenőrizze a kite.jpg elérési útját a rendszerében

LolikaPadmanbhan kommentálta 2018. július 13

@deepkshikha hé megoldotta . adatnak kell lennie/kite.jpg hiányzott az adat /. most már képes vagyok futni.
különben is köszönöm a választ.

deepkshikha kommentálta 2018. július 13

TingtingAlice kommentálta 2018. július 19

hé, találkoztam a problémával, amikor a következőképpen készítettem a projektet:
/ usr/bin/ld: az inkompatibilis /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so kihagyása a -lcudnn keresésekor
libdarknet.a (convolutional_layer.o): A cudnn_convolutional_setup 'függvényben: convolutional_layer.c:(. text + 0xcbc): undefined reference to cudnnSetConvolutionGroupCount'
collect2: error: ld 1 exit állapotot adott vissza
Makefile: 76: a 'darknet' cél receptje nem sikerült
make: *** [darknet] 1. hiba

Hogyan lehet ezt kijavítani? Segítsen nekem!

TingtingAlice kommentálta 2018. július 19

amikor GPU-n fut,
102 konv. 256 3 x 3/1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1,595 BFLOP
103 konv. 128 1 x 1/1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0,177 BFLOP
104 konv. 256 3 x 3/1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1,595 BFLOP
105 konv. 255 1 x 1/1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 255 0,353 BFLOP
106 észlelés
Súlyok betöltése a darknet53.conv.74 oldalról. Kész!
Tanulási arány: 0,001, lendület: 0,9, romlás: 0,0005
Átméretezés
608
Lebegőpontos kivétel (mag ki van dobva)

TingtingAlice kommentálta 2018. július 19

amikor GPU-n voltam, így módosítottam a Makefile-t
GPU = 1
CUDNN = 0
OPENCV = 1
NYITVA = 0
HIBÁK = 0