這幾天一直在做調包俠，是時候來總結總結了。記錄一些我所遇到的不常見的問題。

faster rcnn:

參考代碼：

jwyang/faster-rcnn.pytorch?github.com

pytorch代碼調試，相較于tensorflow的版本要友好一些，不用創建軟連接啥的，數據集直接復制voc2007就行(暫時沒有嘗試coco)，不過要注意如果有一個類別是0（就是完全沒有目標的圖像）要把這個類別給去掉，不然在訓練的時候rpn_bound_loss會變成nan，我猜測是因為找不到正樣本(如果類別為0，正樣本是0，背景也是0，可能機器就會把正樣本和負樣本搞混，找不到正樣本，分子為0，損失就變成nan了)。

SSD:

參考代碼：

https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch?github.com

這個代碼調試了很久，大部分問題可以百度解決。我遇到的難題是這個

IndexError: too many indices for array（其他的報錯信息找不到了。。）

可以參考我的回答：

小墨：SSD IndexError: too many indices for array報錯?zhuanlan.zhihu.comguoruoqian/cascade-rcnn_Pytorch小墨：SSD IndexError: too many indices for array報錯?zhuanlan.zhihu.com

另外一個難題是這個：

報錯信息：RuntimeError: cuda runtime error(59):device-side assert triggred at XXXX

這個是我不懂SSD的原因，SSD中類別是沒有backgound，但是config.py中類別數要修改成class+1，這個1就是背景。

cascade-rcnn

https://github.com/guoruoqian/cascade-rcnn_Pytorch?github.com

這個代碼和前面的faster rcnn的代碼是一脈相承的，改一下lib里面的make.sh里面的算力,我的是sm_61。報錯如下

from scipy.misc import imread cannot import name "imread"

這個只需要吧scipy的版本降低到1.2.1就OK了，更低的版本1.1.0我也試過了，可以使用。

第二個報錯是這個：

im_data=im_data.cuda()這里報錯

runtimeError: cuda runtime error (38): no CUDA-capable device is detected at XXXX

這個是因為在輸入命令的時候是這樣輸入的：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python3 trainval_net.py XXXXX等等一長串

CUDA_VISIBLE_DEVICES這個命令是選擇GPU的型號，如果你只有一塊GPU，就只能選擇0。

這個報錯的網上解答很多都是要求重新裝驅動，裝cuda。如果是頭一次使用cuda，報錯，可以重新裝，不過對于我來說沒必要，其他代碼能運行，說明版本啥的沒問題，能不折騰就不折騰。

能想到的bug就這么多，后續想到了或者遇到了會繼續補充。有建議和問題請在評論區留言，我想起了就會去看看。

等待后續更新 2020年1月8日

總結

以上是生活随笔為你收集整理的fasterrcnn tensorflow代码详解_pytorch目标检测代码的一些bug调试的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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