:\miniConda\envs\yolov7.2\lib\site-packages\torch\functional.py:445: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at ..\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:2157.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 407 layers, 37243175 parameters, 37243175 gradients, 105.3 GFLOPS Transferred 554/560 items from yolov7.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 95 .bias, 95 conv.weight, 92 other Traceback (most recent call last): File "f:/Desktop/yolov7-main/train.py", line 618, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "f:/Desktop/yolov7-main/train.py", line 247, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "f:\Desktop\yolov7-main\utils\datasets.py", line 69, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "f:\Desktop\yolov7-main\utils\datasets.py", line 392, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "E:\miniConda\envs\yolov7.2\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "E:\miniConda\envs\yolov7.2\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 777, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str

时间: 2025-03-30 20:03:39 浏览: 38
从报错信息来看,您正在运行 YOLOv7 的训练脚本,并遇到了 `_pickle.UnpicklingError` 错误。以下是对此问题的分析和解决建议: --- ### 报错原因分析 1. **错误来源** - `torch.load()` 函数尝试加载缓存文件(`cache_path`),但在解序列化过程中出现了 `_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str`。 - 这通常是因为保存的数据格式与当前使用的 PyTorch 或 Python 版本不兼容。 2. **潜在问题** - 缓存文件可能是由其他版本的 PyTorch 或 Python 创建的,在您的环境中无法正确解析。 - 数据集路径或标签文件存在问题,导致生成的缓存内容异常。 - 您的环境配置可能存在冲突,例如 CUDA、cuDNN 等依赖项未正确安装。 --- ### 解决方案 #### 方法一:删除并重建缓存文件 - 缓存文件通常是数据预处理的结果,可以安全地删除它以便重新生成。 - 找到对应的缓存路径(如 `.cache/labels.cache` 或类似名称),手动删除该文件后再运行脚本。 ```python import os if os.path.exists('path/to/cache/file'): os.remove('path/to/cache/file') ``` #### 方法二:检查 PyTorch 和 Python 版本一致性 - 如果缓存文件是由另一个版本创建的,请确认当前环境的 PyTorch 和 Python 是否与其一致。 - 可通过以下命令查看版本信息: ```bash python --version pip show torch ``` - 若版本不匹配,则需要升级或降级至合适的版本。 #### 方法三:禁用缓存机制 - 修改 `LoadImagesAndLabels` 类中的代码,跳过缓存步骤。 - 将以下代码注释掉或修改逻辑: ```python cache, exists = torch.load(cache_path), True # 原始行 ``` 改为直接读取原始数据而不依赖缓存。 #### 方法四:调试数据集路径 - 确保传入的 `train_path` 参数指向有效的标注文件目录。 - 标签文件应符合 COCO/YOLO 格式要求,若存在损坏或缺失将影响缓存生成过程。 --- ### 其他注意事项 - 验证 GPU/CPU 环境是否正常工作。如果使用 GPU 训练,请确保显卡驱动及 CUDA 已正确安装。 - 使用最新版 YOLOv7 仓库代码以避免已知 bug。 ---
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分析错误信息D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 283 layers, 7063542 parameters, 7063542 gradients, 16.5 GFLOPS Transferred 354/362 items from F:\Desktop\yolov5-5.0\weights\yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str Process finished with exit code 1

D:\software\anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\functional.py:513: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3610.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] ---final upsample expand_first--- D:\code\Swin-Unet-main\Swin-Unet-main\test.py:133: FutureWarning: You are using torch.load with weights_only=False (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for weights_only will be flipped to True. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via torch.serialization.add_safe_globals. We recommend you start setting weights_only=True for any use case where you don't have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature. msg = net.load_state_dict(torch.load(snapshot),strict=False) Traceback (most recent call last): File "D:\code\Swin-Unet-main\Swin-Unet-main\test.py", line 133, in <module> msg = net.load_state_dict(torch.load(snapshot),strict=False) File "D:\software\anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2215, in load_state_dict raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for SwinUnet: size mismatch for swin_unet.output.weight: copying a param with shape torch.Size([9, 96, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4, 96, 1, 1]

(TPV) leo@linux:~/TPVFormer-main$ python visualization/vis_scene.py --py-config config/tpv04_occupancy.py --work-dir out/tpv_occupancy --ckpt-path out/tpv_occupancy/latest.pth --save-path out/tpv_occupancy/videos --scene-name scene-0916 scene-0015 Set mlab.options.offscreen=True Namespace(ckpt_path='out/tpv_occupancy/latest.pth', py_config='config/tpv04_occupancy.py', save_path='out/tpv_occupancy/videos', scene_idx=0, scene_name=['scene-0916', 'scene-0015'], vis_train=False, work_dir='out/tpv_occupancy') /home/leo/TPVFormer-main/tpvformer04/modules/tpvformer_layer.py:69: UserWarning: The arguments feedforward_channels in BaseTransformerLayer has been deprecated, now you should set feedforward_channels and other FFN related arguments to a dict named ffn_cfgs. warnings.warn( /home/leo/TPVFormer-main/tpvformer04/modules/tpvformer_layer.py:69: UserWarning: The arguments ffn_dropout in BaseTransformerLayer has been deprecated, now you should set ffn_drop and other FFN related arguments to a dict named ffn_cfgs. warnings.warn( /home/leo/anaconda3/envs/TPV/lib/python3.8/site-packages/torch/functional.py:445: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1634272068694/work/aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2157.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] <All keys matched successfully> ====== Loading NuScenes tables for version v1.0-trainval... Loading nuScenes-lidarseg... 32 category, 8 attribute, 4 visibility, 64386 instance, 12 sensor, 10200 calibrated_sensor, 2631083 ego_pose, 68 log, 850 scene, 34149 sample, 2631083 sample_data, 1166187 sample_annotation, 4 map, 34149 lidarseg, Done loading in 15.020 seconds. ====== Reverse indexing ... Done reverse indexing in 2.9 seconds. ====== visualizing scene-0916 236 processing frame 0 of scene 0 /home/leo/anaconda3/envs/TPV/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/chec

Using device: cuda training 0%| | 0/30000 [00:00<?, ?it/s] 第0轮 最终误差0.0025133900344371796 0%| | 1/30000 [00:00<3:34:01, 2.34it/s] c:\Users\cw\Desktop\model_HOT.py:192: FutureWarning: You are using torch.load with weights_only=False (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for weights_only will be flipped to True. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via torch.serialization.add_safe_globals. We recommend you start setting weights_only=True for any use case where you don't have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature. checkpoint = torch.load('model_HOT.pth', map_location=device) D:\Aconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py:534: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3596.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Traceback (most recent call last): File "c:\Users\cw\Desktop\model_HOT.py", line 215, in <module> u_pred = U(xyt) File "D:\Aconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module

/home/ai-mas/anaconda3/envs/xr/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/init.py:405: UserWarning: Initializing zero-element tensors is a no-op warnings.warn("Initializing zero-element tensors is a no-op") Traceback (most recent call last): File "train_new.py", line 4, in <module> model.train(data='/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/BCCD-0.2/BCCD.yaml',epochs=2,device=0) File "/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/YOLOv8-SSOD/ultralytics/engine/model.py", line 335, in train self.trainer.model = self.trainer.get_model(weights=self.model if self.ckpt else None, cfg=self.model.yaml) File "/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/YOLOv8-SSOD/ultralytics/models/yolo/detect/train.py", line 171, in get_model model = DetectionModel(cfg, nc=self.data['nc'], verbose=verbose and RANK == -1) File "/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/YOLOv8-SSOD/ultralytics/nn/tasks.py", line 294, in __init__ self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=ch, verbose=verbose) # model, savelist File "/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/YOLOv8-SSOD/ultralytics/nn/tasks.py", line 835, in parse_model m_ = nn.Sequential(*(m(*args) for _ in range(n))) if n > 1 else m(*args) # module File "/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/YOLOv8-SSOD/ultralytics/nn/tasks.py", line 835, in <genexpr> m_ = nn.Sequential(*(m(*args) for _ in range(n))) if n > 1 else m(*args) # module File "/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/YOLOv8-SSOD/ultralytics/nn/modules/block.py", line 242, in __init__ self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1) # optional act=FReLU(c2) File "/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/YOLOv8-SSOD/ultralytics/nn/modules/conv.py", line 30, in __init__ self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) File "/home/ai-mas/anaconda3/envs/xr/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 450, in __init__ super(Conv2d, self).__init__( File "/home/ai-mas/anaconda3/envs/xr/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 137, in __init__

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