因此，我需要使用自己的数据集重新训练Tiny YOLO。我正在使用的模型可以在这里找到：keras-yolo3 。
我开始培训，但遇到多个优化器错误，并添加了错误代码以防止混淆。我注意到即使使用GPU，训练也会变慢，经过一番挖掘后，我发现这不是在使用GPU进行训练。我应该注意，在我用于学习培训的另一个较小的网络上，使用GPU，因此从该侧正确设置了所有内容，当我进行该培训时，它们不会出现此类错误。
是否由于上述错误而进行了缓慢且有点CPU训练？谁知道我该如何解决？
Using TensorFlow backend.
WARNING: Logging before flag parsing goes to stderr.
2019-08-19 09:45:08.057713: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:42] Successfully opened dynamic library nvcuda.dll
2019-08-19 09:45:08.264577: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1640] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1060 6GB major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.8475
pciBusID: 0000:01:00.0
2019-08-19 09:45:08.270723: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dlopen_checker_stub.cc:25] GPU libraries are statically linked, skip dlopen check.
2019-08-19 09:45:08.275827: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1763] Adding visible gpu devices: 0
2019-08-19 09:45:09.214197: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1181] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge …