已解决虚拟机yolov5报错：AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘

最新推荐文章于 2024-01-11 17:33:14 发布
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#YOLO #python #深度学习 #linux

文章介绍了在新版PyTorch中因recompute_scale_factor属性被移除导致的错误，提供了一个简单的解决方案：找到并修改upsampling.py脚本，删除不再适用的属性引用，然后重新运行程序以解决问题。

 

作者主页：爱笑的男孩。的博客_优快云博客-深度学习,活动,python领域博主爱笑的男孩。擅长深度学习,活动,python,等方面的知识,爱笑的男孩。关注算法,python,计算机视觉,图像处理,深度学习,pytorch,神经网络,opencv领域.https://blog.youkuaiyun.com/Code_and516?type=blog个人简介：打工人。

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AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘
qq_53545309的博客
04-15 1161
找到upsampling.py。
出现 AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘ 的解决方法
码农研究僧的博客
03-14 3385
最主要是pytorch版本可能不适应不兼容，导致一些包的属性已经用不上。由于博主一直出现这个问题，为减少复杂度，直接在源码中去除该属性。也就是这个代码块没有这个属性，对此需要对比下源码知识点。
YOLOv5(PyTorch)实战：训练自己的数据集(Windows)
10-09
YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高，更加灵活和易用，当前非常流行。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。 本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5，在Windows系统上做项目演示。包括：安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、使用wandb训练可视化工具、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 希望学习Ubuntu上演示的同学，请前往 《YOLOv5(PyTorch)实战：训练自己的数据集(Ubuntu)》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/30793  本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括：《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793Windows系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30923《YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/31428《YOLOv5目标检测实战：Flask Web部署》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/31087《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/32303《YOLOv5目标检测实战：Jetson Nano部署》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/32451《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/32669《YOLOv5实战口罩佩戴检测》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/32744《YOLOv5实战中国交通标志识别》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/35209《YOLOv5实战垃圾分类目标检测》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/35284       
一步真实解决AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘
qq_53298558的博客
04-21 1052
你是不是在Pycharm等编译器和Colab等服务器上运行yolov5的detect.py出现下面的这个问题。可以发现是关于"Upsample“和 'recompute_scale_factor',相关的提示是在这里。紧接着 ，按着提示文件路径一步一步的打开usampling.py,找到第155行附近。然后把第154行还有153行最后的逗号","删掉,再保存一下子。或者你把刚才提到的哪一行加个注释，注释掉也是可以的。这是发现在，154行有我们刚才提到的关键信息。就是把没有的模块删掉就好了~~~
YOLOV5 训练好模型测试时出现问题：AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘的解决方法
热门推荐
qq_40280673的博客
06-02 2万+
在使用YOLOV5 训练好模型测试时出现问题：AttributeError: ‘Upsample’ object has no attribute 'recompute_scale_factor’的快速解决方法。
Bug小能手系列(python)_6:‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘
走在深度学习前沿的小宋
05-11 2941
YOLO v5 运行过程中出现'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'错误的正确解决方法！！！
关于在YOLOV5中推理代码会报 ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘ 错误的原因分析与解决方法
weixin_46158722的博客
08-29 1020
网络上常见的解决方案为更改torch源码Upsample模块的推理函数，这显然不够优雅也不够谨慎，有很大的可能对同样环境下的其他程序产生致命的影响。源于此种担心，从更细节的层次分析了产生报错的原因。
4、yolov5-6.0 ERROR: AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘ 解决方案
roujian0985的博客
07-29 1708
ERROR: AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘ 解决方案
执行YOLOv5时报错，解决：AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘
weixin_41653613的博客
08-16 4530
执行YOLOv5时报错，解决：AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'
AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘报错解决
m0_46928770的博客
01-11 2615
Upsample对象没有recompute_scale_factor属性。
YOLOV5 | AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘ 问题解决 亲测有效
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
12-07 992
报错：AttributeError: ‘Upsample’ object has no attribute ‘recompute_scale_factor’
AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘的解决方法。
wxx0912_yjs的博客
07-12 888
我们发现问题出在了AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'这边。现在我们顺着图中所给路径去找到up sampling.py并将它打开。将“，recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor”删除。之后在155行左右，找到如下代码。最后保存，再次运行即可成功。首先，我们遇到的问题如下。
YOLOv7 Upsample报错已解决：AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘
小嘤熊的博客
11-14 297
会不定期发布相关设计内容包括但不限于如下内容:信号处理、通信仿真、算法设计、matlab appdesigner，gui设计、simulink仿真......希望能帮到你！如果你想要进一步了解更多的相关知识，
YOLOv5报错（Upsample）
技术、思维
04-26 1699
错误提示 AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor' 点击这个错误提示到 修改如下： def forward(self, input: Tensor) -> Tensor: # return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners,
yolov5报错AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'
最新发布
03-13
<think>好的，我现在需要解决用户提到的YOLOv5出现的AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'错误。首先，我得理解这个错误的原因。根据用户提供的引用资料，这个问题是由于PyTorch版本与YOLOv5代码不兼容导致的。特别是，当使用较新版本的PyTorch时，Upsample模块的参数可能发生了变化，导致代码中引用了不存在的属性。 接下来，我需要确认具体的解决方法。引用[4]提到，修改代码中涉及Upsample的部分，将`recompute_scale_factor`参数替换掉。具体来说，在YOLOv5的某个文件中（可能是common.py），找到对应的interpolate函数调用，并调整参数。例如，将原来的代码行替换为省略`recompute_scale_factor`参数的版本，或者调整参数顺序。 另外，用户提供的解决方案中还提到可以降级PyTorch版本到1.9.0或以下，这可能是因为旧版本的PyTorch没有引入这个参数变更。但用户可能更倾向于修改代码而不是降级库，因为降级可能会影响其他依赖。 需要检查用户当前使用的PyTorch版本，以及对应的YOLOv5代码版本。如果用户使用的是最新的YOLOv5，可能需要查看官方是否已有修复补丁。或者根据错误提示的文件路径，找到具体的代码行进行修改。 总结解决方案步骤：1. 定位到出错的代码行；2. 修改interpolate函数的参数，移除`recompute_scale_factor`；3. 或者降级PyTorch到兼容版本。同时，要确保用户清楚如何操作这些步骤，比如如何找到文件中的具体行数，如何正确修改代码，以及如何安装指定版本的PyTorch。</think>### 逐步解决方案：YOLOv5 AttributeError 'Upsample' object 属性错误 #### **问题原因** 此错误是由于PyTorch版本（≥1.11.0）与YOLOv5代码中的`torch.nn.Upsample`模块参数不兼容导致的。新版本PyTorch移除了`recompute_scale_factor`属性，但代码中仍尝试调用该参数[^2][^4]。 --- #### **解决方法** 1. **修改YOLOv5源码（推荐）** - **步骤1**：打开YOLOv5项目中的`common.py`文件（位于`models`目录下）。 - **步骤2**：搜索以下代码段（通常在`class Conv`或上采样相关部分）： ```python return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, align_corners=self.align_corners, recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor) ``` - **步骤3**：删除`recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor`参数，修改后应为： ```python return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, align_corners=self.align_corners) ``` - **验证**：重新运行`detect.py`，错误应已解决。 2. **降级PyTorch版本** - 若不想修改代码，可安装兼容的PyTorch版本（如1.9.0）： ```bash pip install torch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 ``` - **注意**：需根据CUDA版本调整安装命令[^3]。 --- #### **操作验证** ```python # 修改后代码示例（common.py片段） def forward(self, x): return F.interpolate(x, size=self.size, scale_factor=self.scale_factor, mode=self.mode, align_corners=self.align_corners) ``` --- #### **关联问题** 1. 如何检查当前PyTorch版本？ 2. 修改YOLOv5源码后如何确保其他功能不受影响？ 3. 是否有官方补丁解决此问题？ --- [^1]: 引用[1]: 优快云博客《阳光不锈@》 : 引用[2]: YOLOV5报错分析 : 引用[3]: 真实解决方案对比 : 引用[4]: 代码修改方法
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