Ubuntu中make文件出错,提示“最后的链结失败:输出不可表示的节”

本文介绍在Ubuntu18.04环境下编译U-boot时遇到的错误及其解决方法。通过执行“make clean”和“make”命令成功解决了问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

<think>好的,我现在要解决的问题是在Ubuntu环境下将.wts文件转换为.engine文件时出现的维度错误。首先,我需要理解这个转换过程的步骤和相关工具,可能涉及TensorRT的使用。根据用户提供的引用信息,特别是引用[2]和引用[4],转换过程可能涉及配置文件调整、模型类别数设置、生成可执行文件等步骤。 首先,维度错误通常与模型的输入或输出层的维度不匹配有关。可能的原因包括: 1. **类别数配置错误**:在YOLOv8的配置文件(如config.h)中,设置的kNumClass与实际模型训练的类别数不一致。例如,如果模型训练时是5类,但config.h里设置的是其他数值,就会导致维度错误。需要检查并修改kNumClass的值,确保与实际一致。引用[2]中提到需要修改config.h中的类别数,这一步是否正确完成? 2. **模型结构不匹配**:使用的.wts文件可能来自不同版本的模型(如YOLOv5和YOLOv8的差异),或者在转换过程中模型结构定义不一致。例如,如果生成.wts文件时使用的模型结构与转换到.engine时使用的结构不同,会导致维度问题。需要确认生成.wts的脚本是否正确对应模型版本,比如引用[4]提到YOLOv5需要使用特定的gen_wts.py脚本,可能YOLOv8也需要对应的脚本? 3. **输入分辨率设置错误**:某些模型需要固定的输入尺寸,如果在转换时指定的输入尺寸与模型预期不符,可能引发维度错误。需要检查转换代码中是否正确定义了输入尺寸,比如在构建TensorRT引擎时的参数。 4. **TensorRT版本兼容性问题**:不同版本的TensorRT可能对模型的支持有差异,特别是对某些层的解析。需要确认使用的TensorRT版本是否与模型和转换工具兼容。 接下来,解决方案可能需要以下步骤: - **检查config.h中的类别数**:根据引用[2],修改yolov8/include/config.h中的kNumClass为实际类别数,并重新编译生成可执行文件。例如,如果实际是5类,确保该值为5。 - **验证.wts文件的生成过程**:确认生成.wts文件的脚本是否正确,特别是对于YOLOv8模型,是否使用了适配的脚本。引用[4]提到Yolov5需要使用特定的gen_wts.py,可能YOLOv8也有对应的脚本,或者需要调整参数? - **核对输入输出维度**:在转换过程中,查看日志或错误信息,确定具体哪一层的维度出现问题。使用工具如polygraphy或trtexec来检查模型结构,确保输入输出层与预期一致。 - **更新TensorRT和相关库**:确保TensorRT、CUDA、cuDNN等版本兼容,并尝试升级到最新版本,以修复可能的已知问题。 - **检查转换命令参数**:在生成.engine文件时,是否指定了正确的模型参数,如输入尺寸、数据类型(FP32/FP16)等。例如,使用yolov8_seg可执行文件时,是否传递了正确的参数顺序和选项。 另外,参考引用[3]中的日志记录器代码,可以启用详细的日志输出,帮助定位错误发生的位置。例如,修改日志级别以显示更多信息,从而识别维度不匹配的具体层。 可能还需要对比成功案例的配置,比如检查是否遗漏了某些步骤,如在build目录中正确运行cmakemake,生成的可执行文件是否正确处理了模型结构。 总结可能的解决步骤为:检查配置文件类别数,验证.wts生成脚本,核对输入输出维度,更新依赖库,检查转换命令参数,启用详细日志定位错误。</think>在Ubuntu环境下将.wts文件转换为.engine文件时出现维度错误,通常与模型配置、转换脚本或环境依赖相关。以下是具体解决方案: --- ### **1. 检查模型类别数配置** - **问题**:YOLO模型的类别数(`kNumClass`)在配置文件`config.h`中未正确设置,导致输出层维度不匹配[^2]。 - **解决**: 1. 打开文件`yolov8/include/config.h`。 2. 修改`const static int kNumClass = 5;`为实际训练的类别数。 3. 重新编译项目: ```bash mkdir build && cd build cmake .. && make ``` --- ### **2. 验证.wts文件生成过程** - **问题**:使用错误的脚本生成.wts文件,导致模型结构不匹配[^4]。 - **解决**: - 对于YOLOv8,确保使用官方或适配的`gen_wts.py`脚本。 - 生成.wts文件时指定正确的模型路径和类别数: ```bash python3 gen_wts.py -w yolov8s.pt -o yolov8s.wts ``` --- ### **3. 核对输入/输出维度** - **问题**:输入分辨率或输出层维度与模型预期不一致。 - **解决**: - 检查转换命令中是否指定了正确的输入尺寸。例如,YOLOv8默认输入为`640x640`,需与模型训练时一致。 - 使用TensorRT的`trtexec`工具验证维度: ```bash trtexec --onnx=yolov8.onnx --shapes=input:1x3x640x640 ``` --- ### **4. 检查TensorRT版本兼容性** - **问题**:TensorRT版本过低或与CUDA/cuDNN不兼容。 - **解决**: - 升级TensorRT至最新稳定版。 - 确认CUDA和cuDNN版本匹配(如TensorRT 8.x需CUDA 11.x)。 --- ### **5. 启用详细日志定位错误** - **问题**:错误信息不明确,难以定位具体层。 - **解决**: - 修改代码中的日志级别(参考引用[3]): ```cpp class Logger : public ILogger { void log(Severity severity, const char* msg) noexcept override { if (severity <= Severity::kVERBOSE) // 显示所有日志 std::cout << msg << std::endl; } } logger; ``` - 重新编译并运行转换命令,根据日志定位维度错误的层。 --- ### **6. 对比成功案例的配置** - **问题**:缺少必要依赖或编译步骤。 - **解决**: - 确保编译时安装了所有依赖项: ```bash sudo apt-get install libopencv-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler ``` - 参考官方文档或社区成功案例的CMake配置。 --- ### **相关参考** - 若使用YOLOv5的`gen_wts.py`脚本处理YOLOv8模型,会导致结构不匹配,需替换为适配脚本。 - 转换命令示例: ```bash ./yolov8_seg -s yolov8s-seg.wts yolov8s-seg.engine s ``` ---
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值