问：
resnet训练后，预测报错了，不知道怎么解决？
答：
可能会出现的错误以及解决方案:
1. 形状不匹配报错
这是模型输入和基准数据形状不匹配导致的。请检查:
- 验证集/测试集和训练使用的数据集是否一致
- 输入图像的大小是否和训练时一致
- 输入的数据channel是否和训练时一致
解决方案:
- 调整验证/测试集格式使之与训练数据集一致
- 调整输入图像大小
- 调整输入数据channel,一般需要输入RGB三通道数据
2. 类别个数不匹配报错
这是模型预测类别数和实际类别数不一致导致的。
解决方案:
- 调整预测时的类别数目,使其与模型训练时的类别数目一致
- 重新训练模型,使类别数目匹配测试集
3. 权重文件丢失
这是由于预测时找不到训练好的权重文件导致的。
解决方案:
- 确保权重文件存在,并提供正确的权重文件路径
- 将权重文件复制到预测代码同级目录下
4. GPU out of memory报错
这是GPU内存不足,无法完成预测计算。
解决方案:
- 使用部分GPU内存,通过设置相关参数
- 提高batch size,降低图像大小,减少模型复杂度
- 更换更大内存的GPU
以上都是常见的ResNet预测错误及解决方法,希望能为你提供参考。如果还有其它问题,欢迎进一步描述,我将尽量提供更多帮助!