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汇总利用YOLOv8训练遇到的报错和解决方案（包含训练过程中验证阶段报错、精度报错、损失为Nan、不打印GFLOPs）

来源：萌宠菠菠乐园时间：2024-09-22 14:02

鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）

汇总利用YOLOv8训练遇到的报错和解决方案（包含训练过程中验证阶段报错、精度报错、损失为Nan、不打印GFLOPs）

YOLOv8作为目前最先进的目标检测算法之一，在精度和速度方面取得了显著进步。然而，在实际训练过程中，用户可能会遇到各种各样的问题和错误，例如训练过程中验证阶段报错、精度不理想、损失为Nan、不打印GFLOPs等。这些问题不仅会影响训练效率，更会导致最终模型性能不佳。为了帮助用户更好地解决这些问题，本文将对常见的YOLOv8训练错误进行汇总并提供相应的解决方案。

1. 训练过程中验证阶段报错 1.1 错误信息：AssertionError: size mismatch, [256 x 256 x 3] is incompatible with [512 x 512 x 3]

原因分析: 此错误通常发生在使用DataParallel训练多卡模型时，由于不同GPU的显存大小不同，导致数据张量无法在所有GPU上同时分配。

解决方案:

确保所

网址: 汇总利用YOLOv8训练遇到的报错和解决方案（包含训练过程中验证阶段报错、精度报错、损失为Nan、不打印GFLOPs） https://www.mcbbbk.com/newsview219195.html

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