常见问题解答¶

我们在这里列出了使用时的一些常见问题及其相应的解决方案。如果您发现有一些问题被遗漏，请随时提 PR 丰富这个列表。如果您无法在此获得帮助，请使用 issue模板创建问题，但是请在模板中填写所有必填信息，这有助于我们更快定位问题。

MMCV 安装相关¶

MMCV 与 MMDetection 的兼容问题: “ConvWS is already registered in conv layer”; “AssertionError: MMCV==xxx is used but incompatible. Please install mmcv>=xxx, <=xxx.”

MMRotate 和 MMCV, MMDet 版本兼容性如下所示，需要安装正确的版本以避免安装出现问题。

MMRotate 版本	MMCV 版本	MMDetection 版本
main	mmcv-full>=1.5.3, \<1.8.0	mmdet >= 2.25.1, \<3.0.0
0.3.4	mmcv-full>=1.5.3, \<1.8.0	mmdet >= 2.25.1, \<3.0.0
0.3.3	mmcv-full>=1.5.3, \<1.7.0	mmdet >= 2.25.1, \<3.0.0
0.3.2	mmcv-full>=1.5.3, \<1.7.0	mmdet >= 2.25.1, \<3.0.0
0.3.1	mmcv-full>=1.4.5, \<1.6.0	mmdet >= 2.22.0, \<3.0.0
0.3.0	mmcv-full>=1.4.5, \<1.6.0	mmdet >= 2.22.0, \<3.0.0
0.2.0	mmcv-full>=1.4.5, \<1.5.0	mmdet >= 2.19.0, \<3.0.0
0.1.1	mmcv-full>=1.4.5, \<1.5.0	mmdet >= 2.19.0, \<3.0.0
0.1.0	mmcv-full>=1.4.5, \<1.5.0	mmdet >= 2.19.0, \<3.0.0

“No module named ‘mmcv.ops’”; “No module named ‘mmcv._ext’”.

原因是安装了 mmcv 而不是 mmcv-full。
1. 使用 pip uninstall mmcv 卸载。
2. 根据安装说明安装 mmcv-full。

PyTorch/CUDA 环境相关¶

“RTX 30 series card fails when building MMCV or MMDet”
1. 常见报错信息为 nvcc fatal: Unsupported gpu architecture 'compute_86' 意思是你的编译器应该为 sm_86 进行优化，例如，英伟达 30 系列的显卡，但这样的优化 CUDA toolkit 11.0 并不支持。此解决方案通过添加 MMCV_WITH_OPS=1 MMCV_CUDA_ARGS='-gencode=arch=compute_80,code=sm_80' pip install -e . 来修改编译标志，这告诉编译器 nvcc 为 sm_80 进行优化，例如 Nvidia A100，尽管 A100 不同于 30 系列的显卡，但他们使用相似的图灵架构。这种解决方案可能会丧失一些性能但的确有效。
2. PyTorch 开发者已经在 pytorch/pytorch#47585 更新了 PyTorch 默认的编译标志，所以使用 PyTorch-nightly 可能也能解决这个问题，但是我们对此并没有验证这种方式是否有效。
“invalid device function” or “no kernel image is available for execution”.
1. 检查您的 cuda 运行时版本(一般在 /usr/local/)、指令 nvcc --version 显示的版本以及 conda list cudatoolkit 指令显式的版本是否匹配。
2. 通过运行 python mmdet/utils/collect_env.py 来检查是否为当前的GPU架构编译了正确的 PyTorch、torchvision 和 MMCV，你可能需要设置 TORCH_CUDA_ARCH_LIST 来重新安装 MMCV。可以参考 GPU 架构表，即通过运行 TORCH_CUDA_ARCH_LIST=7.0 pip install mmcv-full 为 Volta GPU 编译 MMCV。这种架构不匹配的问题一般会出现在使用一些旧型号的 GPU 时候，例如，Tesla K80。
3. 检查运行环境是否与 mmcv/mmdet 编译时相同，例如，您可能使用 CUDA 10.0 编译 MMCV，但在 CUDA 9.0 环境中运行它。
“undefined symbol” or “cannot open xxx.so”.
1. 如果这些 symbols 属于 CUDA/C++ (例如，libcudart.so 或者 GLIBCXX)，检查 CUDA/GCC 运行时环境是否与编译 MMCV 的一致。例如使用 python mmdet/utils/collect_env.py 检查 "MMCV Compiler"/"MMCV CUDA Compiler" 是否和 "GCC"/"CUDA_HOME" 一致。
2. 如果这些 symbols 属于 PyTorch，(例如，symbols containing caffe、aten 和 TH)，检查当前 PyTorch 版本是否与编译 MMCV 的版本一致。
3. 运行 python mmdet/utils/collect_env.py 检查 PyTorch、torchvision、MMCV 等的编译环境与运行环境一致。
“setuptools.sandbox.UnpickleableException: DistutilsSetupError(“each element of ‘ext_modules’ option must be an Extension instance or 2-tuple”)”
1. 如果你在使用 miniconda 而不是 anaconda，检查是否正确的安装了 Cython 如 #3379。您需要先手动安装 Cpython 然后运命令 pip install -r requirements.txt。
2. 检查环境中的 setuptools、Cython 和 PyTorch 相互之间版本是否匹配。
“Segmentation fault”.
1. 检查 GCC 的版本并使用 GCC 5.4，通常是因为 PyTorch 版本与 GCC 版本不匹配（例如，对于 Pytorch GCC < 4.9)，我们推荐用户使用 GCC 5.4，我们也不推荐使用 GCC 5.5，因为有反馈 GCC 5.5 会导致 “segmentation fault” 并且切换到 GCC 5.4 就可以解决问题。
2. 检查是是否 PyTorch 被正确的安装并可以使用 CUDA 算子，例如在终端中键入如下的指令。
```
python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'
```
  并判断是否是否返回 True。
3. 如果 torch 的安装是正确的，检查是否正确编译了 MMCV。
```
python -c 'import mmcv; import mmcv.ops'
```
  如果 MMCV 被正确的安装了，那么上面的两条指令不会有问题。
4. 如果 MMCV 与 PyTorch 都被正确安装了，则使用 ipdb、pdb 设置断点，直接查找哪一部分的代码导致了 segmentation fault。

E2CNN¶

“ImportError: cannot import name ‘container_bacs’ from ‘torch._six’”

这是因为 container_abcs 在 PyTorch 1.9 之后被移除.

将文件 python3.7/site-packages/e2cnn/nn/modules/module_list.py 中的

from torch.six import container_abcs

替换成

TORCH_MAJOR = int(torch.__version__.split('.')[0])
TORCH_MINOR = int(torch.__version__.split('.')[1])
if TORCH_MAJOR ==1 and TORCH_MINOR < 8:
    from torch.six import container_abcs
else:
    import collections.abs as container_abcs

或者降低 Pytorch 的版本。

Training 相关¶

“Loss goes Nan”
1. 检查数据的标注是否正常，长或宽为 0 的框可能会导致回归 loss 变为 nan，一些小尺寸（宽度或高度小于 1）的框在数据增强（例如，instaboost）后也会导致此问题。因此，可以检查标注并过滤掉那些特别小甚至面积为 0 的框，并关闭一些可能会导致 0 面积框出现数据增强。
2. 降低学习率：由于某些原因，例如 batch size 大小的变化，导致当前学习率可能太大。您可以降低为可以稳定训练模型的值。
3. 延长 warm up 的时间：一些模型在训练初始时对学习率很敏感，您可以把 warmup_iters 从 500 更改为 1000 或 2000。
4. 添加 gradient clipping: 一些模型需要梯度裁剪来稳定训练过程。默认的 grad_clip 是 None，你可以在 config 设置 optimizer_config=dict(_delete_=True, grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2))。如果你的 config 没有继承任何包含 optimizer_config=dict(grad_clip=None)，你可以直接设置 optimizer_config=dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2))。
“GPU out of memory”
1. 存在大量 ground truth boxes 或者大量 anchor 的场景，可能在 assigner 会 OOM。您可以在 assigner 的配置中设置 gpu_assign_thr=N，这样当超过 N 个 GT boxes 时，assigner 会通过 CPU 计算 IoU。
2. 在 backbone 中设置 with_cp=True。这使用 PyTorch 中的 sublinear strategy 来降低 backbone 占用的 GPU 显存。
3. 通过在配置文件中设置 fp16 = dict(loss_scale='dynamic') 来尝试混合精度训练。
“RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one”
1. 错误表明，您的模块有没用于产生损失的参数，这种现象可能是由于在 DDP 模式下运行代码中的不同分支造成的。
2. 您可以在配置中设置 find_unused_parameters = True 来解决上述问题，或者手动查找那些未使用的参数。

Evaluation 相关¶

使用 COCO Dataset 的测评接口时，测评结果中 AP 或者 AR = -1。
1. 根据 COCO 数据集的定义，一张图像中的中等物体与小物体面积的阈值分别为 9216（96*96）与 1024（32*32）。
2. 如果在某个区间没有物体即 GT，AP 与 AR 将被设置为 -1。