Bug0:

The size of tensor a (209) must match the size of tensor b (21824) at non-singleton dimension 0

解决：Firstly, I run training on coco dataset fluently.

Then, I refresh the config file according to config file in coco training set，the problem is solved.

Bug1:

aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:60: lambda [](int)->auto::operator()(int)->auto: block: [3,0,0], thread:

解决：看log，先出现Bug2或者Bug3，再出现的Bug1。

Bug2:

loss_cls: nan, loss_bbox: nan, loss: nan

解决：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/3013

alexchungio 的回答

check  生成的自己数据集的 json文件：

box坐标在图片内，

lr不要太大，

在配置文件中添加grad_clip，optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2))，

mmdet版本问题。

Bug3:

loss_cls: 0.0000, loss_bbox: 0.0000, loss: 0.0000

解决：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/3357

（1）sunnyisabaster 的回答

image_id   box_id 不要从相同的数字开始，改成下面形式

 93     image_id = -1
 94     box_id = 7000

（2） aimhabo 的回答

生成coco json文件的代码中 class_name的标签名称

与代码中的：训练代码配置文件、coco.py文件、测试的标签类别文件（eval.py）中的classes的标签名称要一致。

Bug4:

mmdet - ERROR - The testing results of the whole dataset is empty.

解决：

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/4092

 It's because I didn't modify the right number of classes in conf file.

Ref:

【1】正确跑通自己数据集的博客：

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/198417