SSD-pytorch踩坑（StopIteration）
- ssd-pytorch代码链接
- bug
- 解决方案
ssd-pytorch代码链接
github上的：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch
bug
这篇博客写的基本上没什么问题，但是其实也有坑。
https://blog.csdn.net/sinat_39307513/article/details/84646177
在这篇博客的评论区里面出现了
“博主您好，我训练时候损失降得又快又低，但是运行eval.py时的精度又很低，博主有遇到过这个问题吗？是什么原因大概”
“博主你好，请问我用自己的数据集训练过后，用eval.py计算AP，mAP结果全是零，这是怎么回事呢？谢谢”
我在运行
代码语言：javascript复制python train.py的时候，发现确实loss降的异常的快。
运行
代码语言：javascript复制python eval.py的时候mAP是一个很接近0的数。
经过思考，发现问题出在原来博客的第4个点：
（下面这段是从原文中复制来的）
代码语言：javascript复制4.train.py代码中，在迭代过程中，每次执行batch张图片，通过images, targets = next(batch_iterator)读取图片时，如果next()中没有数据后会触发Stoplteration异常，使用下面语句替换 images, targets = next(batch_iterator)将解决这种异常问题。
while True:
try:
# 获得下一个值:
images, targets = next(batch_iterator)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break
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【版权声明：本文为CSDN博主「花花花哇_」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：[https://blog.csdn.net/sinat_39307513/article/details/84646177](https://blog.csdn.net/sinat_39307513/article/details/84646177)】
————————————————但是其实是不能够这样改的，这么改的思路是遇到了问题就跳过去，这样很明显是不可以的，会导致不断的跳出循环，没有在进行有效的train，所以loss会降得很快，最后的结果也不好。
解决方案
这个问题出现的原因是dataloader导入数据之后经过了一轮的迭代，再次导入的时候发现没有数据了，也就是iterable完成之后，触发了StopIteration，然后跳出了循环。
既然再次导入的时候没有数据了，那我们就再用一个dataloader就行了。
将train.py（165行）的
代码语言：javascript复制images, targets = next(batch_iterator)更改成：
代码语言：javascript复制try:
images, targets = next(batch_iterator)
except StopIteration:
batch_iterator = iter(data_loader)
images, targets = next(batch_iterator)问题解决。
