yolo.py代码精读

在阅读代码过程中碰到的一些小问题,大家可以查阅目录找找有没有自己需要的地方,分为parse_model和class Detect两部分,不要细看写的很乱。

1.parse_model函数,读入模型yaml中的参数定义

self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch])  # model, savelist

1.1 ch的含义

input channels

 第一列,即全是-1的这一列,代表输入层,如果是-1就代表是上一层。而Focus这一列是模块的名字,卷积核个数后面分别是卷积核尺寸和降采样尺寸。

m = eval(m) if isinstance(m, str) else m

eval()函数的解释在下面(4)中 

1.2 layers, save, c2 = [ ], [ ], ch[-1]

  • layers是用来放模型的积木的,在循环中逐渐把yaml里面的积木读取到里面去
  •  ch的解释在下面1.4 中

 1.3 for i, (f, n, m, args) in enumerate( d['backbone'] + d['head'] ) :

 

  •  from:输入层,-1代表上一层
  • number:卷积层的数量,后面有利用这个n和gd去算不同大小模型对应卷积层数量n = n_ = max(round(n * gd), 1) if n > 1 else n    (在下面n的地方有介绍)
n = n_ = max(round(n * gd), 1) if n > 1 else n

1.4 eval()函数

在全局变量和局部变量的上下文中计算给定的源。m是module

        for j, a in enumerate(args):
            try:
                args[j] = eval(a) if isinstance(a, str) else a  # eval strings
            except NameError:
                pass

上面这些是解析args里面的str ,j是序号,a获取args中的数据,eval strings 

像这种:

比如backbone

C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python313\python.exe C:\Users\Lenovo\Desktop\YOLOv8-main\yolo_train.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Lenovo\Desktop\YOLOv8-main\yolo_train.py", line 5, in <module> model = YOLO('yolov8n.pt') File "C:\Users\Lenovo\Desktop\YOLOv8-main\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 55, in __init__ {'.pt': self._load, '.yaml': self._new}[Path(model).suffix](model) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^ File "C:\Users\Lenovo\Desktop\YOLOv8-main\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 83, in _load self.model, self.ckpt = attempt_load_one_weight(weights) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^ File "C:\Users\Lenovo\Desktop\YOLOv8-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 341, in attempt_load_one_weight ckpt = torch.load(attempt_download(weight), map_location='cpu',weights_only=False) # load File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1530, in load return _load( opened_zipfile, ...<3 lines>... **pickle_load_args, ) File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 2119, in _load result = unpickler.load() File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 2108, in find_class return super().find_class(mod_name, name) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^ ModuleNotFoundError: No module named 'ultralytics.nn.modules.conv'; 'ultralytics.nn.modules' is not a package
08-16
<think>我们正在处理用户遇到的ModuleNotFoundError: No module named 'ultralytics.nn.modules.conv'错误。这个错误通常发生在运行YOLOv8训练脚本(yolo_train.py)时,系统无法找到指定的模块。 根据用户提供的引用信息,我们知道用户可能尝试添加了自定义模块(如GhostConv)到项目中,但放置的位置或导入方式不正确。 分析: 1. 错误信息明确指出缺少'ultralytics.nn.modules.conv'模块。 2. 在引用[1]中,建议将自定义模块文件放在与conv.py同级目录下,并通过新建文件导入。 3. 引用[2]提到GhostConv类应继承自nn.Module,并实现Ghost卷积。 可能的原因: - 自定义模块文件没有放在正确的目录下(如ultralytics/nn/modules/)。 - 在训练脚本中没有正确导入自定义模块。 - 项目结构发生变化,导致模块路径不一致。 解决方案: 1. 确认自定义模块文件的位置: 建议在`ultralytics/nn/modules/`目录下新建一个文件(例如`ghost_conv.py`),并将自定义模块的代码(如GhostConv类)放入其中。 2. 在自定义模块文件中,确保正确导入必要的包: ```python import torch import torch.nn as nn class GhostConv(nn.Module): # ... 你的代码 ... ``` 3. 在需要的地方导入自定义模块: 在训练脚本(或其他需要的地方)中,应该这样导入: ```python from ultralytics.nn.modules.ghost_conv import GhostConv ``` 或者,如果是在同一目录下的另一个模块(如block.py)中导入,可以使用相对导入: ```python from .ghost_conv import GhostConv ``` 4. 确保项目结构正确: 如果项目结构不是标准的,可能需要检查PYTHONPATH或确保运行环境在项目根目录下。 5. 如果问题仍然存在,检查是否在正确的位置安装了ultralytics包。有时,如果使用开发模式,可能需要重新安装(使用`pip install -e .`)。 6. 另外,注意在YOLOv8的配置文件中(如yolov8.yaml)正确使用自定义模块。例如,在配置文件中使用GhostConv时,应该使用完整的类路径: ```yaml backbone: # ... - [-1, 1, GhostConv, [128, 3, 2]] # 假设GhostConv需要这些参数 ``` 7. 如果自定义模块是在conv.py中直接添加的(虽然不推荐,因为这样会修改原文件,但有时也会这么做),那么确保在导入时使用正确的模块名。但是,根据错误信息,系统找不到conv模块,这可能是由于路径问题或包没有正确安装。 重要提示:如果用户是克隆了Ultralytics的官方仓库,然后添加自定义模块,那么需要确保在运行训练脚本时,Python解释器能够找到这个自定义模块。这通常意味着需要将项目根目录添加到PYTHONPATH,或者以包的形式安装。 如果用户按照上述步骤操作后仍然遇到问题,可能需要检查以下几点: - 文件命名是否一致(注意大小写,因为某些文件系统区分大小写)。 - 是否在__init__.py中导入了自定义模块(可选,但有助于简化导入)。例如,在`ultralytics/nn/modules/__init__.py`中添加: ```python from .ghost_conv import GhostConv ``` 这样,在其他地方就可以直接使用`from ultralytics.nn.modules import GhostConv`。 由于用户的具体代码和项目结构我们无法看到,以上步骤是通用的解决方案。 如果用户的问题仍然存在,请提供更详细的信息,例如项目结构、自定义模块的代码以及如何运行的训练脚本。 相关问题: 1. 如何在YOLOv8中添加自定义模块? 2. 如何解决Python中的ModuleNotFoundError错误? 3. 如何正确设置Python路径以导入自定义模块? 4. 如何在YOLOv8的配置文件中使用自定义模块?</think>### 解决 YOLOv8 训练中的模块导入错误 #### 问题原因分析 当运行 `yolo_train.py` 时出现 `ModuleNotFoundError: No module named 'ultralytics.nn.modules.conv'` 错误,通常有以下原因: 1. **自定义模块未正确放置**:添加的 `GhostConv` 等自定义模块未放在项目目录的正确位置 2. **路径配置问题**:Python 解释器无法定位 `ultralytics` 包 3. **安装不完整**:Ultralytics 库未完整安装或版本不兼容 4. **环境配置错误**:虚拟环境未正确激活或依赖缺失 #### 解决方案步骤 ##### 1. 正确放置自定义模块 按照引用[^1]建议,在项目中新建文件存放自定义模块: ```bash # 在YOLOv8项目目录中操作 cd ultralytics/nn/modules touch ghost_conv.py # 新建自定义模块文件 ``` 在 `ghost_conv.py` 中实现自定义模块(示例参考引用[^2]): ```python import torch.nn as nn class GhostConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=1): super().__init__() # 实现Ghost卷积逻辑 ... ``` ##### 2. 修正模块导入方式 在训练脚本中**正确导入**自定义模块: ```python # 在 yolo_train.py 顶部添加 from ultralytics.nn.modules.ghost_conv import GhostConv # 使用完整路径 ``` ##### 3. 验证安装和环境 ```bash # 检查ultralytics安装 pip show ultralytics # 重新安装(在项目根目录) pip install -e . ``` ##### 4. 检查项目结构 确保目录结构包含 `__init__.py` 文件: ```bash ultralytics/ ├── nn/ │ ├── modules/ │ │ ├── __init__.py # 必须存在 │ │ ├── conv.py │ │ └── ghost_conv.py # 自定义模块 ``` 在 `ultralytics/nn/modules/__init__.py` 中添加: ```python from .ghost_conv import GhostConv # 公开自定义模块 ``` #### 验证方法 运行诊断脚本检查模块导入: ```python # test_import.py from ultralytics.nn.modules import conv, ghost_conv print("模块导入成功!") ``` 执行:`python test_import.py` #### 常见问题排查 - 若使用PyCharm:右键项目目录 → Mark Directory as → Sources Root - Docker用户:确保挂载了包含自定义模块的目录 - Windows系统:注意路径大小写敏感性(启用 `case_sensitive` 选项) > **关键点**:自定义模块必须通过 `__init__.py` 暴露给包结构,且安装模式应为可编辑模式(`pip install -e .`)确保实时更新[^1][^2]。 --- ### 相关问题 1. **如何在YOLOv8中添加新的卷积层?** 2. **YOLOv8训练中出现 `ImportError` 该如何解决?** 3. **如何正确组织自定义模块的Python包结构?** 4. **使用GhostConv模块是否能提升YOLOv8的推理速度?** [^1]: 将其复制粘贴到YOLOv8的"ultralytics/nn/modules/conv.py"或者"ultralytics/nn/modules/block.py"目录下面。但是,最好新建一个文件在conv.py的同级目录下,通过建立文件导入其中类的形式。 [^2]: Ultralytics框架之conv.py代码精读。GhostConv类继承自nn.Module,这是 PyTorch 中所有神经网络模块的基类。该类实现了“Ghost 卷积”模块,这是一种高效的卷积操作,旨在减少模型的计算负担,同时保持特征学习的准确性。
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