把docker上的檔案丟進自己的環境上train失敗問題
各位好最近在學習train相關問題
想請問 我把 docker上的/workspace/ai_training/detection/yolov5/ 資料夾複製到電腦環境上並按照Object detection yolov5 - Document Center (kneron.com) 這篇去做train但遇到了圖片1中的問題，但在docker上用一模一樣的程式碼python train.py --data coco128.yaml --cfg yolov5s-noupsample.yaml --weights '' --batch-size 64卻又可以train這是什麼問題?
感謝各位回答!!
各位好 最近在學習train相關內容想請問下我按照
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Comments
@陳
Hi 陳,
看到您的錯誤訊息，很有可能發生您要 train 的 dataset 指定的 path 不符合預期，或者 datasets 的資料夾結構不正確所導致的。
(可參考 https://doc.kneron.com/docs/#model_training/object_detection_yolov5/ Directory Organization)
您可以檢查看看指定的路徑是否正確，並確保路徑中包含了正確的資料夾層次結構和檔案命名。
@Andy Hsieh 了解 非常感謝後來我用colab他能執行!
我們根據官網上的步驟把模型轉成nef檔後想要燒入晶片裡 根據https://doc.kneron.com/docs/#plus_c/introduction/write_model_to_flash/後
發生圖片裡KneronDFUT無法抓到板子的問題請問這樣該如何處理呢?
我依照KL630_96board_User_Manual.pdf 裡的 1.9, 1.10, 1.11的步驟去做想請問下
echo 3 > /proc/sys/kernel/panic /sbin/watchdog -T 3 -t 2 /dev/watchdog
sh /mnt/flash/etc/plus_usb_companion_init.sh
以及
這幾段都是在putty裡面執行嗎?
感謝回答
@陳
Hi 陳,
因為您是使用 KL520，如果發生圖片裡 KneronDFUT 無法抓到板子的問題，你可以往管理員權限的地方找出問題。
您可以嘗試利用系統管理員身分執行 KneronDFUT。
@陳
Hi 陳,
因為您是使用 KL520，您可能不能依照 KL630_96board_User_Manual.pdf 裡面的步驟來執行，因為他們是不同的 Kneron 晶片。