上述回答还是不能解决问题,我提供完整报错信息,请结合具体更加实际的解决方法:Plotting labels... C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\seaborn\axisgrid.py:118: UserWarning: The figure layout has changed to tight self._figure.tight_layout(*args, **kwargs) autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.26, Best Possible Recall (BPR) = 0.9999 Image sizes 640 train, 640 test Using 0 dataloader workers Logging results to runs\train\exp Starting training for 50 epochs... Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/376 [00:19<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 304, in train loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device)) # loss scaled by batch_size File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\utils\loss.py", line 117, in __call__ tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets) # targets File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\utils\loss.py", line 211, in build_targets indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64 Process finished with exit code 1
时间: 2023-11-13 13:05:12 浏览: 319
根据你提供的完整报错信息,问题出现在utils/loss.py" 文件的第 211 行,具体错误是由于将 Float 类型转换为 __int64 类型时导致的。这个问题可能是由于使用了不正确的数据类型或者数据类型转换错误导致的。
为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:
1. 检查你的代码,确认目标标签(targets)的数据类型是正确的。在构建目标(targets)时,确保类型与代码中要求的类型一致。
2. 检查你的代码中是否有将 Float 类型转换为 __int64 类型的地方。如果有,请确保类型转换操作正确,并且没有其他错误。
3. 确保你使用的 PyTorch 版本和相关库的版本是兼容的。某些版本的 PyTorch 可能对数据类型转换有更严格的要求。
此外,还有几个可能的解决方法:
1. 尝试更新 PyTorch 版本到最新稳定版,并确保所有相关库也进行了更新。
2. 检查模型输出和目标标签之间的维度是否匹配。确保它们具有相同的形状和数据类型。
3. 检查目标标签(targets)中是否包含非法值,例如NaN或inf。如果有,请对其进行处理或排除。
如果以上方法都没有解决问题,我建议你查看相关函数(build_targets)的实现代码,了解其内部逻辑,并尝试进行调试以找出具体引发错误的原因。另外,你还可以参考 YOLOv5 的官方文档或者官方论坛,看是否有其他用户遇到类似问题并给出了解决方案。
相关问题
yolov5 Plotting labels... Exception ignored in: <function TransformNode.set_children.<locals>.<lambda> at 0x7f4f25232e50> Traceback (most recent call last):
这个问题是关于计算机视觉的技术问题,我可以回答。这个错误信息是在使用 YOLOv5 进行标注时出现的,可能是由于标注数据格式不正确或者标注文件路径错误导致的。需要检查标注数据和文件路径是否正确,并且确保使用的 YOLOv5 版本是最新的。
AutoAnchor: 5.68 anchors/target, 1.000 Best Possible Recall (BPR). Current anchors are a good fit to dataset Plotting labels to runs\train\exp4\labels.jpg... OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. OMP:
### 解决OMP初始化错误
当遇到 `OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.` 的错误时,可以通过设置环境变量来解决此问题。具体方法是在导入模块之前添加如下代码:
```python
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'
```
上述代码的作用是允许重复加载动态链接库 `libiomp5md.dll` 而不会引发冲突[^1]。
然而需要注意的是,这种方法仅解决了当前项目的运行问题,并未从根本上消除潜在的冲突原因。根本原因是由于环境中存在多个版本的 `libiomp5md.dll` 文件,通常是因为安装了不同依赖项(如 PyTorch 和 Anaconda)之间的冲突所致[^2]。因此,推荐彻底解决问题的方法是移除其中一个冗余的 `libiomp5md.dll` 文件。
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### AutoAnchor 日志含义解析
AutoAnchor 是 YOLOv5 中的一个功能组件,用于自动调整锚框尺寸以适应训练数据集的特点。其日志记录的内容主要包括以下几个方面:
1. **初始锚框参数**
初始锚框通常是预定义的一组固定大小和比例的矩形框集合。这些值会随着模型迭代逐步优化到更适合目标检测任务的状态。
2. **聚类分析过程**
在训练过程中,YOLOv5 使用 K-Means 算法对标注边界框进行聚类操作,从而计算最优的锚框配置。这一阶段的日志可能显示每次更新后的锚框数值及其对应的损失函数变化情况。
3. **最终优化结果**
训练完成后,AutoAnchor 将输出一组经过调优的新锚框参数,该参数能够显著提升模型性能并减少预测误差。
如果在执行 AutoAnchor 过程中遇到了类似于 `FailedPreconditionError` 或者其他异常,则可能是 TensorFlow 版本与 Python 版本不匹配引起的。此时应考虑重新构建虚拟环境并将 Python 升级至更稳定的支持版本 (例如 3.8)。
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### 总结
对于 OMP 初始化错误,通过修改程序入口处加入特定环境变量声明可快速缓解;而对于长期维护角度出发则需清理多余 DLL 库副本以防再次发生同类状况。至于理解 AutoAnchor 执行期间产生的各类消息提示,则有助于掌握算法内部运作机制进而改进整体架构设计思路。
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