目标检测 YOLOv5 - YOLOv5:v6版本多机多卡训练出现的错误及解决方案

目标检测 YOLOv5 - YOLOv5:v6版本多机多卡训练出现的错误及解决方案

flyfish

2021年4月份发布的 YOLOv5:v5版本，2021年10月份发布的 YOLOv5:v6版本
发布了更小的Nano模型YOLOv5n和YOLOv5n6

一. 改进的方面

1. 整合了 Roboflow，使用Roboflow来组织、标注、准备、版本化和托管用于训练YOLOv5模型的数据集，Roboflow上有很多公开的数据集。

2. Nano模型保持了 yolov5s 模型的深度depth multiple =0.33，宽度width multiple 则是从0.5降到了0.25，从而减少了75%参数，从7.5M缩小到了1.9M，这样非常适合移动端或者是 CPU 的环境。

3. 支持 tensorflow 和 keras模型的导出

4. 同时支持 OpenCV DNN 和 ONNX Runtime推理

5. 导出的 onnx 同时支持 opencv dnn 和 onnx runtime

6. 模型结构
   （1）用 Conv(k=6, s=2, p=2) 代替 Focus() ，主要是为了方便模型导出
   （2）使用新的 SPPF() 代替 SPP() 层,以减少操作
   （3）减少 P3 backbone层 C3() 重复从 9 到 6 以提高速度
   （4）将 SPPF 放在backbone后面
   （5）更新超参数,增加了mixup 和 copy-paste

二. 当采用多机多卡训练时，出现了以下问题

TypeError: barrier() got an unexpected keyword argument ‘device_ids’
代码出错的地方utils/torch_utils.py

def torch_distributed_zero_first(local_rank: int):
    """
    Decorator to make all processes in distributed training wait for each local_master to do something.
    """
    if local_rank not in [-1, 0]:
        dist.barrier(device_ids=[local_rank])
    yield
    if local_rank == 0:
dist.barrier(device_ids=[0])

原因是PyTorch版本，YOLOv5的推荐的Python>=3.6.0，PyTorch>=1.7。
PyTorch>=1.7的函数

torch.distributed.barrier(group=<object object>, async_op=False)

看看新的PyTorch 1.9的函数

torch.distributed.barrier(group=None, async_op=False, device_ids=None)

再看看PyTorch 1.8的函数

torch.distributed.barrier(group=None, async_op=False, device_ids=None)

通过比较发现2021年10月份发布的 YOLOv5:v6版本，使用的PyTorch并不是1.7版本，最简单的方法就是升级下自己PyTorch版本，至少1.8。
也可以按照 YOLOv5的一贯做法，加一个check_requirements()主要是检测 torch>=1.8.0。

版权声明：本文为CSDN博主「TheOldManAndTheSea」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/flyfish1986/article/details/120825243