PaddleX客户端常见问题¶

1. 训练出错，提示『训练任务异常中止，请查阅错误日志具体确认原因』？¶

请按照以下步骤来查找原因

1.首先根据提示，找到错误日志，根据日志提示判断原因
2.如无法确定原因，测a)尝试重新训练，看是否能正常训练； b)调低batchsize（同时按比例调低学习率）排除是否是显存不足原因导致
3.如第2步仍然失败，请前往GitHub提ISSUE，a) 描述清楚问题 b) 贴上训练参数截图 c) 附上错误日志 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/issues
4.如无Github帐号，则可加QQ群1045148026在线咨询工程师（咨询时请附上出错日志)

部分Windows机型由于GPU型号或驱动较老，导致训练时无法使用GPU，还会导致使用不了CPU，针对此情况，可采取如下方式解决

1.在PaddleX客户端安装目录下，删除”paddle”文件夹
2.下载paddlepaddle-cpu（压缩文件可在百度网盘下载，提取码iaor，约57M)，下载解压后，将目前中的paddle文件夹拷贝至PaddleX客户端安装目录下即可
3.重新启动PaddleX客户端，替换后客户端仅支持使用CPU训练模型

PaddleX客户端目前需用户手动下载最新版升级，旧版本可直接删除原安装目录即可。升级前请备份好工作空间下的3个workspace.*.pb文件，避免升级过程可能导致项目信息丢失。

PaddleX更新历史和下载地址: https://www.paddlepaddle.org.cn/paddlex/download

客户端安装本质只是解压文件到相应目录，因此卸载直接删除安装目录和桌面快捷方式即可。

目标检测模型和实例分割模型，在模型预测阶段，会将所有可能的目标都输出，对于输出，我们需要可以按如下方式来处理

1.观察预测出来的各个目标框，各框上应该还同时包含相应框的置信度分数
2.设定一个threshold，过滤掉低置信度的目标框上面两个步骤，在客户端的评估界面，我们可以手动输入threshold后，重新再预测；而对于在实际使用，例如Python预测部署，则根据得到结果中的’score’进行过滤

Windows平台上由于缺少NCCL库，无法使用多GPU或多CPU训练。而对于v1.1.5版本及以下版本，当前无法设置多CPU进行训练（v1.1.5版本及以下版本，请勿在环境变量中设置CPU_NUM，可能会导致无法使用CPU进行模型训练）

Windows/Linux上都可以在打开命令终端后（Windows为CMD命令行）后，输入nvidia-smi命令查看GPU使用情况。不建议使用其它方式（如任务管理器等）。如若提示此命令不存在，可在网上搜索相应解决方法。