YOLOV5使用过程中可能出现的问题及解决方法

已于 2022-07-14 21:30:44 修改
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于 2022-07-09 11:50:50 首次发布
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博主分享了在使用YOLOv5v5.0和v6.0时遇到的多个错误，包括'Upsample'对象缺少'recompute_scale_factor'属性、找不到'SPPF'属性、输入尺寸不匹配、unlink()函数意外参数、BrokenPipeError、datasets.py位置问题、找不到有效的cuDNN算法、内存溢出和DataLoader工作进程意外退出等。通过参考GitHub和优快云社区，博主找到了这些问题的有效解决方案。

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

我尝试过YOLOV5 v5.0 和 YOLOV5 v6.0，都出现了一些问题

（小声嘀咕：我刚开始搜索报错原因得到是github社区上作者的回答，结果把它他提供的解决方法都试了一遍，一点作用没有，最后面向csdn解决了问题）

所以在此做一个亲测有用的博客的总结

1）AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

(6条消息) 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_佐咖的博客-优快云博客

2）AttributeError:Can't get attribute 'SPPF' on <module 'models.common' from '/content/gdrive/MyDrive/yolov5-5.0/yolov5-5.0/models/common.py'>

(6条消息) AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common‘ from ‘H:\\yolov5-5.0\\models\\_啥也不是的py人的博客-优快云博客

3）RuntimeError: Given groups=1, weight of size [512, 1024, 1, 1], expected input[1, 512, 8]

YOLOv5 模型剪枝RuntimeError: Given groups=1, weight of size [512, 1024, 1, 1], expected input[1, 512, 8_派森歪瑞古德的博客-优快云博客

4）

(8条消息) 一步真实解决TypeError: unlink() got an unexpected keyword argument ‘missing_ok‘_蓝胖胖▸的博客-优快云博客

5)

(8条消息) 【YOLOv5】yolov5训练中遇到的问题解决：BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe_摇曳的树的博客-优快云博客

6)datasets.py在utils文件夹中

(8条消息) OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作_zstar-_的博客-优快云博客_oserror

7)

(8条消息) 【问题解决】YOLOv5遇到Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution_是王同学呀的博客-优快云博客

8）MemoryError: In RendererAgg: Out of memory

(8条消息) 解决MemoryError: In RendererAgg: Out of memory_CV_William的博客-优快云博客 

9)DataLoader worker (pid(s) 22308) exited unexpectedly

解决方法：更改num_workers和batch-size 

sixian666
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AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common‘ from ‘……
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TypeError:'builtin_function_or_method' object does not support item assignment’
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对于YOLOv8安装过程中出现的问题，这里提供了一般的解决方案。请记住，具体问题可能因环境、配置和操作系统而异，因此可能需要根据具体情况进行适当调整。 1. 缺少依赖项：确保已安装所有YOLOv8所需的依赖项。这些依赖项可能包括OpenCV、NumPy、torch等。你可以使用pip或conda安装这些依赖项。 2. 编译错误：如果你在编译YOLOv8时遇到错误，请确保你按照官方文档提供的指示正确进行了编译。还要确保你已经安装了正确版本的CUDA和cuDNN，并且配置正确。 3. 版本冲突：有时，YOLOv8的某些组件可能与其他软件包存在版本冲突。尝试使用虚拟环境来隔离YOLOv8的安装，以避免与其他软件包冲突。 4. 数据集问题：YOLOv8需要标注好的训练数据集来训练模型。如果你在安装过程中遇到问题，检查你的数据集是否格式正确、标注准确等。 以上是一般解决方案，具体问题需要根据错误信息和环境来确定。如果你能提供更具体的错误描述，我可以给出更准确的解决方案。
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