本篇內(nèi)容介紹了“SSD-pytorch坑怎么解決”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

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我在運行

python train.py

的時候，發(fā)現(xiàn)確實loss降的異常的快。
運行

python eval.py

的時候mAP是一個很接近0的數(shù)。

經(jīng)過思考，發(fā)現(xiàn)問題出在原來博客的第4個點：
（下面這段是從原文中復(fù)制來的）

4.train.py代碼中，在迭代過程中，每次執(zhí)行batch張圖片，通過images, targets = next(batch_iterator)讀取圖片時，如果next()中沒有數(shù)據(jù)后會觸發(fā)Stoplteration異常，使用下面語句替換 images, targets = next(batch_iterator)將解決這種異常問題。


while True:
    try:
        # 獲得下一個值:
        images, targets = next(batch_iterator)
 
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循環(huán)
        break

但是其實是不能夠這樣改的，這么改的思路是遇到了問題就跳過去，這樣很明顯是不可以的，會導致不斷的跳出循環(huán)，沒有在進行有效的train，所以loss會降得很快，最后的結(jié)果也不好。

解決方案

這個問題出現(xiàn)的原因是dataloader導入數(shù)據(jù)之后經(jīng)過了一輪的迭代，再次導入的時候發(fā)現(xiàn)沒有數(shù)據(jù)了，也就是iterable完成之后，觸發(fā)了StopIteration，然后跳出了循環(huán)。

既然再次導入的時候沒有數(shù)據(jù)了，那我們就再用一個dataloader就行了。

將train.py（165行）的

images, targets = next(batch_iterator)

更改成：

try:
	images, targets = next(batch_iterator)
except StopIteration:
	batch_iterator = iter(data_loader)
	images, targets = next(batch_iterator)

問題解決。

“SSD-pytorch坑怎么解決”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！

當前名稱：SSD-pytorch坑怎么解決
文章地址：http://aaarwkj.com/article38/jpoisp.html

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