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yolov5卡在Model Summary: 261 layers, 1542207 parameters, 0 gradients, 3.7 GFLOPs

时间: 2024-02-29 16:55:35 浏览: 993
如果 YOLOv5 卡在 Model Summary,可能是因为模型太大,或者硬件资源不足。您可以尝试减小模型的大小,或者使用更高性能的硬件设备来处理模型。此外,您还可以检查您的代码是否正确,包括模型的构建和训练过程。如果问题仍然存在,建议您查看 YOLOv5 的文档或寻求相关社区的帮助,以获取更好的支持。
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Model summary: 214 layers, 7022326 parameters, 7022326 gradients, 15.9 GFLOPs 分别表示什么信息

这是对ChitGPT模型的描述,其中包含以下信息: - 214层:ChitGPT模型包含214层神经网络结构。 - 7022326个参数:这是ChitGPT模型学习到的权重和偏差等参数的总数。 - 7022326个梯度:这是用于训练ChitGPT模型的梯度数量,用于调整参数以最小化损失函数。 - 15.9 GFLOPs:这是ChitGPT模型每秒执行10亿次浮点操作的速度,其中GFLOPs代表十亿次浮点运算。

YOLOv5s summary: 362 layers, 6825608 parameters, 6825608 gradients, 16.4 GFLOPs 这句话什么意思

这句话是关于 YOLOv5s 模型的概要信息,其中包括模型的层数、参数数量、梯度数量和计算量等信息。具体来说,该模型有 362 层,参数数量为 6825608,梯度数量也为 6825608,计算量为 16.4 GFLOPs。
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我的是yolov8s配置文件内容如下nc: 80 # number of classes # exp 9 98.7 scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n' # [depth, width, max_channels] n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv8n summary: 225 layers, 3157200 parameters, 3157184 gradients, 8.9 GFLOPs s: [0.33, 0.50, 1024] # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients, 28.8 GFLOPs m: [0.67, 0.75, 768] # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients, 79.3 GFLOPs l: [1.00, 1.00, 512] # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs x: [1.00, 1.25, 512] # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs # YOLOv8.0n backbone backbone: # [from, repeats, module, args] - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2 - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4 - [-1, 3, C2f, [128, True]] - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8 - [-1, 6, C2f, [256, True]] - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16 - [-1, 6, C2f, [512, True]] - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32 - [-1, 3, C2f, [1024, True]] - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9 # YOLOv8.0n head head: - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 12 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3 - [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small) - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium) - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] - [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5 - [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large) - [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)请问我的anchors是多少

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