YoloV8离谱报错

​ 今天下午跑数据集，用的是yolov8在恒源云上租的4070的GPU服务器，跑垃圾分类数据集（https://blog.csdn.net/m0_54882506/article/details/129880489），结果报错了，报错信息如下：

Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/bin/yolo", line 8, in 
    sys.exit(entrypoint())
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 391, in entrypoint
    getattr(model, mode)(**overrides)  # default args from model
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 371, in train
    self.trainer.train()
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 191, in train
    self._do_train(world_size)
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 362, in _do_train
    self.metrics, self.fitness = self.validate()
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 462, in validate
    metrics = self.validator(self)
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 27, in decorate_context
    return func(*args, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/engine/validator.py", line 169, in __call__
    self.update_metrics(preds, batch)
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/val.py", line 107, in update_metrics
    correct_bboxes = self._process_batch(predn, labelsn)
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/val.py", line 158, in _process_batch
    iou = box_iou(labels[:, 1:], detections[:, :4])
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/utils/metrics.py", line 70, in box_iou
    inter = (torch.min(a2, b2) - torch.max(a1, b1)).clamp(0).prod(2)
RuntimeError: 

自己把服务器重置，重新配了好几遍，结果都是运行一个epoch就报错，如下：

自己翻阅了很多材料，找了很多大神，都没有正确的解决！

说一下我的解决思路：

1.怀疑环境配置有问题，自己在报错的时候，利用官方给出的测试代码：yolo predict model=yolov8n.pt source=’https://ultralytics.com/images/bus.jpg’进行测试，结果是成功的，又将服务器重置，重新配置，测试一边yoloV8都是测试成功，但是跑一下数据，还是报错，此时我排除了是环境配置的问题。

2.接下来我怀疑的是数据问题，因为这个数据集，很奇怪（*）.jpg吗，在训练的时候有警告，我就想是不是数据的问题，我找来我万能的人脸口罩数据集（V5 V8之前跑成功过），这个数据集很小，导入，跑一下，结果还是一个epoch就报错，此时排除数据的问题。

3.就在我万念俱灰之时，我想我下午不是跑通了这个数据集的部分数据吗？我是咋跑通的？我回忆了一下，想到下午自己省钱，租的是0.6毛一小时的3060，而我现在用的是2.5一小时的4070，我就抱着试一试的心态，开了一个3060的服务器，跑了一下，结果如下：

哈哈，没想到真的跑通了，我又跑了我的万能数据集，人脸口罩数据集和额外找的数据集测试一下，都跑通了！！！看来越新越贵的东西，未必越好，哈哈哈哈哈~ ~ ~ ~ ~ ~ ~（魔性的笑声）

我不知道这是不是，这个问题的真正解决，但对我来说确实是目前的最优解，芜湖起飞（还没吃完饭，今晚点烧烤）！！！！

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