成功解决yolov5报错

1.环境配置问题

下载源码 用anaconda3新建一个环境

conda create -n yolov5 python==3.8

进入该新环境 activate yolov5

cd到源码文件夹,再进行pip install -r requirements.txt

2. 已装好cuda但运行python train.py --img 640 --batch 8 --epoch 300 --data data/VOC.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt --device ‘0,1‘

依旧报错

① 将--device'0,1'改成 --device 0 

② 修改VOC.yaml文件 

3.运行 python train.py --img 640 --batch 8 --epoch 300 --data data/VOC.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt --device 0报错

AssertionError: train: No labels in E:\yolov5-master\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages.cache. Can not train without labels. See https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data

解决:打开E:\yolov5-master\utils datasets.py  ctrl+F 搜索define labels 将images改成自己修改的文件名 如这里使用voc数据集将 images改成JPEGimages

 

成功进入训练

### 解决 YOLOv8 导入错误问题 遇到 `ImportError: cannot import name '_ccallback_c'` 错误通常意味着存在依赖库版本不兼容或安装过程中出现问题。针对此情况,建议采取以下措施来解决问题[^1]。 #### 1. 更新 pip 和 setuptools 确保使用的包管理工具是最新的可以减少许多潜在冲突: ```bash pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` #### 2. 安装特定版本的依赖项 有时需要指定某些依赖的具体版本才能正常工作。对于 `_ccallback_c` 的问题,可能是因为 `cryptography` 库版本不合适造成的。尝试卸载现有版本并重新安装一个稳定版: ```bash pip uninstall cryptography pip install cryptography==36.0.2 ``` #### 3. 清理环境变量 如果之前有手动设置过 Python 或者其他开发工具的相关路径,在命令提示符窗口执行下面指令清除临时文件和缓存数据后再试一次: ```bash set PYTHONPATH= del %TEMP%\* /Q ``` #### 4. 使用虚拟环境隔离项目依赖关系 创建一个新的虚拟环境有助于避免全局环境中存在的干扰因素影响当前项目的运行状态: ```bash python -m venv myenv source myenv/bin/activate # Linux/MacOS myenv\Scripts\activate # Windows ``` 激活后的环境下再按照官方文档说明完成必要的软件包安装操作即可。 #### 5. 验证安装成功与否的方法 可以通过简单的测试程序验证是否已经解决了导入错误的问题: ```python from ultralytics import YOLO if __name__ == "__main__": try: model = YOLO() print("Successfully imported YOLO.") except Exception as e: print(f"Failed to load YOLO with error {e}") ```
评论
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