yolov5-3.1版本训练时可能会报错及修改方法汇总

yolov5-3.1 版本训练时可能会报错及修改方法汇总 yolov5-3.1 版本在训练时可能会出现多种错误，这些错误会导致训练失败或中断。下面我们来详细介绍这些错误及其修改方法。 一、 RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation 在 yolov5-3.1 版本训练时，可能会出现上述报错。这是因为 PyTorch 中的叶变量（leaf Variable）要求 grad，而在 in-place 操作中使用了该变量。解决方法是在 models/yolo.py 文件的 149 行添加 with torch.no_grad():，并注意缩进。修改后代码如下所示： ``` with torch.no_grad(): # 149 行代码 ``` 二、 TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. 在 yolov5-3.1 版本训练时，可能会出现上述报错。这是因为 PyTorch 中的 Tensor 不能直接转换为 NumPy 数组，需要先将 Tensor 转换到 Host 存储器中，然后才能转换为 NumPy 数组。解决方法是在 torch 中的 _tensor.py（或 tensor.py）文件中的 643 行和 645 行中添加 .cpu()，以将 Tensor 转换到 Host 存储器中。修改后的代码如下所示： ``` self.tensor = self.tensor.cpu() ``` 三、 yaml 文件中的路径不正确导致找不到图片数据集 在 yolov5-3.1 版本训练时，可能会出现上述报错。这是因为 yaml 文件中的路径不正确，导致无法找到图片数据集。解决方法是检查 yaml 文件中的路径是否正确，确保路径正确无误。同时，在训练前也可以检查数据集的路径是否正确。 yolov5-3.1 版本训练时可能会出现多种错误，但这些错误都可以通过修改代码或检查配置文件来解决。通过了解这些错误及其解决方法，可以更好地进行 yolov5-3.1 版本的训练和使用。