27号

我尝试在aistudio上执行，目前还没报错。 aistudio上的cuda版本是11.2。 我估计是paddlepaddle和11.7的兼容问题。 等我在aistudio上跑完看看，是否还报错，如果不报错，我再降级我自己的环境试试。

我测试了，同样的数据集和配置参数 在aistudio上完全正常的跑完。 aistudio的参数： ``` aistudio@jupyter-2276827-4958141:~$ nvidia-smi Wed Jan 18 09:09:08 2023 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 460.32.03 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A |...

pip list ``` aistudio@jupyter-2276827-4958141:~$ pip list Package Version ------------------------------ --------------- absl-py 0.8.1 alembic 1.8.1 altair 4.2.0 anyio 3.6.1 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 aspy.yaml 1.3.0 astor 0.8.1 astroid 2.4.1 async-generator 1.10...

本地cnda 换成 11.2 ，依旧报错 ``` Error: /paddle/paddle/phi/kernels/gpu/bce_loss_kernel.cu:42 Assertion `(x >= static_cast(0)) && (x = static_cast(0)) && (x 0: File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/paddle/fluid/dygraph/varbase_patch_methods.py", line 680, in __bool__ return self.__nonzero__() File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/paddle/fluid/dygraph/varbase_patch_methods.py", line 673,...

> 训练用的数据集不一样，head分类层通道数即种类不一样。 obj365数据量远大于coco，所以可以用obj365训好的权重给训coco时做预训练fintune，同理coco训好的权重也可以给几百张几千张的业务数据集做预训练fintune。 > > 这个报错理论上和pretrain_weights 无关，本质还是极端情况会触发这个bug。不加amp安装低版本paddle试试，如2.2.2 经过测试，使用aistudio上对应的版本，在aistudio上完全可行，换成本地部署，就不行。 使用ppyoloe_crn_m_obj365_pretrained完全没问题。 奇怪。

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develop分支的代码，被别的合并给冲掉了 :-(

还是不好使。报一样的错误。 不过，我暂时不用了，重新使用paddlepaddle训练了。

@wjj19950828 直接使用xpaddle执行，x2paddle是develop分支，本地 pip setup.py install 安装的。 最新的报错信息如下： ``` (x2paddle) E:\git_workspace\X2Paddle>x2paddle --framework onnx --model test.onnx --save_dir pd_model model ir_version: 7, op version: 12 Shape inferencing ... Stopping at incomplete shape inference...

导出 onnx时， 去掉 --dynamic 参数就可以了 这里的例子参数有问题：https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/vision/detection/yolov7#%E5%AF%BC%E5%87%BAonnx%E6%A8%A1%E5%9E%8B 可以正常转换的onnx导出命令，如下： ``` python models/export.py --grid --weights PATH/TO/yolov7.pt ```