2025-04-25 05:55:47,145 INFO **********************End training tj4d_models/pointpillar(default)********************** 2025-04-25 05:55:47,145 INFO **********************Start evaluation tj4d_models/pointpillar(default)********************** 2025-04-25 05:55:47,184 INFO Loading TJ4D dataset 2025-04-25 05:55:47,271 INFO Total samples for TJ4D dataset: 2040 2025-04-25 05:55:47,145 INFO **********************Start evaluation tj4d_models/pointpillar(default)**********************ckpt 2025-04-25 05:55:47,184 INFO Loading TJ4D dataset 2025-04-25 05:55:47,271 INFO Total samples for TJ4D dataset: 2040 Wait 30 seconds for next check (progress: 206.5 / 0 minutes): /home/hj/OpenPCDet_TJ4D/output/tj4d_models/pointpillar/default/ckpt 我在Openpcdet 模型中添加了一个模块,再次进行训练时生成完权重文件后就卡在这里,需要处理吗?需要处理又应该如何处理?
时间: 2025-04-25 19:35:38 浏览: 25
<think>好的,我现在需要帮助用户解决OpenPCDet训练PointPillar模型后评估阶段卡住的问题。用户提到使用的是TJ4D数据集,可能是一个自定义或特定领域的数据集。首先,我得回忆一下OpenPCDet的评估流程,以及可能导致评估卡住的常见原因。
根据之前的引用内容,特别是引用[1]和[3],OpenPCDet在KITTI数据集上的处理流程包括数据预处理、模型训练和评估。评估阶段通常涉及加载测试数据,运行模型推理,并计算指标如AP(Average Precision)。如果评估卡住,可能的原因包括数据加载问题、评估配置错误、硬件资源不足或软件版本兼容性问题。
首先,数据预处理是否正确?用户使用的是TJ4D数据集,可能需要检查数据集的配置是否正确。例如,kitti_dataset.yaml中的路径是否正确,数据格式是否与KITTI一致,特别是TJ4D的标注文件是否符合要求。如果标注文件存在错误,如无效的边界框或类别标签,评估时可能会卡住。此时需要验证数据集是否正确生成infos文件,可以运行create_kitti_infos脚本检查是否有报错。
其次,评估阶段的配置参数。在OpenPCDet中,评估器可能需要处理大量数据,如果batch_size设置过大,可能导致内存不足,尤其是在评估时使用的batch_size可能与训练不同。用户应检查评估配置,如cfg文件中TEST相关的参数,尝试减小batch_size或num_workers,看是否能缓解问题。
硬件资源方面,评估阶段可能占用较多显存或内存,尤其是在处理大型数据集时。用户需要监控GPU和内存使用情况,使用nvidia-smi或htop查看是否有资源瓶颈。如果显存不足,可能需要调整评估时的输入分辨率或减少同时处理的样本数。
软件版本兼容性也不可忽视。检查PyTorch、CUDA、OpenPCDet版本是否匹配。例如,某些版本的PyTorch可能与自定义操作不兼容,导致评估时卡在某个内核函数中。升级或回退版本,或者重新编译自定义算子(如spconv)可能有帮助。
另外,查看日志和错误信息是关键。用户应启用DEBUG级别的日志,观察程序卡在哪个具体步骤。如果卡在数据加载,可能是数据读取的问题;如果卡在模型推理,可能是模型结构或自定义算子的错误。此外,检查是否有死锁发生,特别是在多进程数据加载时,设置num_workers为0或使用不同的随机种子可能有效。
参考引用[3]中的KeyError: 'road_plane',类似的数据集字段缺失问题可能在评估时出现。TJ4D数据集可能缺少某些KITTI特定的字段,需要确认数据集适配是否正确,是否在预处理中添加了必要的信息。
最后,建议用户分步骤验证:首先确保训练能正常完成,然后单独运行评估脚本,观察问题是否重现。如果问题依旧,可以尝试在KITTI数据集上运行评估,以确定是否是数据集本身的问题。此外,社区或GitHub上的类似问题可能提供解决方案,用户可以搜索相关issue或论坛讨论。
总结可能的解决步骤:检查数据集配置和完整性,调整评估参数,监控资源使用,查看详细日志,验证软件版本,分步骤排查问题来源。</think>针对OpenPCDet训练后评估阶段卡住的问题,请按以下步骤排查:
### 一、数据集配置检查
1. **标注文件验证**
确保TJ4D数据集标注文件格式与KITTI完全兼容,包括:
- 标注文件路径:`TJ4D/label_2/*.txt`中每个文件应包含`class_name, truncation, occlusion, alpha, (x_min, y_min, x_max, y_max), dimensions, location, rotation_y`
- 检查是否缺少关键字段(如`road_plane`信息会导致KeyError[^3])
2. **生成infos文件**
重新执行数据预处理命令并观察报错:
```bash
python -m pcdet.datasets.kitti.kitti_dataset create_kitti_infos tools/cfgs/dataset_configs/kitti_dataset.yaml
```
### 二、评估参数调整
1. **减小评估batch_size**
修改`pointpillar.yaml`中的`TEST.BATCH_SIZE`为1,排除显存不足问题:
```yaml
TEST:
BATCH_SIZE: 1 # 原值通常为4或8
```
2. **关闭多进程数据加载**
设置`NUM_WORKERS: 0`避免死锁:
```yaml
DATA_CONFIG:
NUM_WORKERS: 0
```
### 三、日志分析
1. **启用DEBUG日志**
在评估命令中添加`--extra_tag`参数输出详细日志:
```bash
python test.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pointpillar.yaml --ckpt ../output/ckpt/checkpoint_epoch_80.pth --extra_tag debug_log
```
2. **定位卡住阶段**
观察日志最后输出位置:
- 若停留在`Generate predictions finished`:后处理模块问题
- 若停留在`Loading TJ4D dataset`:数据加载阻塞
### 四、代码级调试
1. **验证评估流程独立性**
直接运行评估脚本测试:
```python
from pcdet.datasets.tj4d.tj4d_dataset import TJ4DDataset
dataset = TJ4DDataset(root_path='/path/to/TJ4D', class_names=['Car'], debug=True)
```
2. **检查自定义算子**
重新编译CUDA扩展:
```bash
cd OpenPCDet/pcdet/ops
python setup.py develop
```
### 五、硬件资源监控
1. **显存占用检查**
使用`watch -n 0.1 nvidia-smi`观察评估时显存是否爆满
2. **内存泄漏排查**
通过`top -p <pid>`查看内存占用是否持续增长
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