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[Yolo遇到的问题] 使用VScode进行ultralytics训练启动后在scanning阶段意外中断导致训练无法正常启动

news 2025/9/18 5:56:13

致谢

该问题卡了三天，已经解决。感谢两位大佬在解决该问题上提供的帮助。
现在将问题描述和解决流程进行了整理。
在这里插入图片描述

0.问题描述

0.1 环境

系统: Win11
编程环境: VScode
CUDA版本: 13.0
NVIDIA驱动版本: 581.29
Pytorch版本: Stable 2.8.0 (CUDA 12.9)
Ultralytics: 最新发行版(2025.9.16下载)
Python环境(全局): 3.12
Python环境(支持labelimg运行): 3.9

0.2 数据集

自定义的手机数据集，使用labelimg标注(yolo格式)。
工程目录:
D:\yolo\yolo_train_test2
数据集位置:
D:\yolo\yolo_train_test2\datasets\phone
图片位置:
D:\yolo\yolo_train_test2\datasets\phone\images\ 1.jpg
D:\yolo\yolo_train_test2\datasets\phone\images\ 2.jpg
D:\yolo\yolo_train_test2\datasets\phone\images\ 3.jpg
…
标签位置:
D:\yolo\yolo_train_test2\datasets\phone\ labels\ 1.txt
D:\yolo\yolo_train_test2\datasets\phone\ labels\ 2.txt
D:\yolo\yolo_train_test2\datasets\phone\ labels\ 3.txt
…

0.3 工程文件 main.py

from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO("D:/yolo/yolo_train_test2/yolov8n.pt")  model.train(data="D:/yolo/yolo_train_test2/datasets/phone/phone.yaml",epochs=2,  batch=2,      workers=0,   amp=False,  save=True,verbose=True, seed=42,project="result/"      #训练结果保存在当前工程目录的./result/下)

0.4 终端(powershell)运行内容

$ python ./main.py

开始训练

0.5 运行结果与问题描述

在图片的扫描Scanning阶段程序自动终止，没有启动训练过程。
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但是使用官方的模型可以正常运行图片目标检测。
此外，官方提供的YoloV5的源代码可以正常执行训练任务。

0.5 问题原因

Pytorch CUDA版本太新，与ultralytics不兼容

解决: 使用anaconda建立虚拟环境，重新安装低版本的Pytorch和Ultralytics

1.anaconda建立python3.12的虚拟环境

1.1 下载并安装Anaconda

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1.2 在"开始"菜单打开anaconda prompt。

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1.3 新建环境

新建虚拟环境名称命名为 nyolo

conda create -n <环境名> python=<版本>

conda create -n nyolo python=3.12

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等待配置。
询问是否下载下述软件包，Y。

等待下载和配置完成
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*此外，可以通过下述代码查看当前计算机存在的虚拟环境:

conda env list

1.4 激活虚拟环境

conda activate <环境名>

conda activate nyolo

激活环境nyolo，激活后，路径前会有 ( nyolo ) 字符串。
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2.安装CUDA

CUDA是作用于全局的，这里安装CUDA13.0
可以通过终端命令查看显卡驱动及其支持的最高CUDA版本

nvidia-smi

通过下述命令查看已经安装的CUDA软件版本(V大写)

nvcc -V

3.下载pytorch及其依赖

进入pytorch官网

https://pytorch.org/get-started/locally/

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复制上述pip命令，在anaconda prompt中粘贴并回车。

等待安装完成。

可以通过下述命令查看当前虚拟环境下安装的包。

conda list

可以查看到安装的totch为2.8.0版本，及其支持的最低CUDA版本12.6
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4.到ultralytics的github下载源代码

挂楼梯，下载并解压 ultralytics-main .zip
复制到自定义目录下，改名 ultralytics_SourceCode
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使用anaconda prompt在虚拟环境nyolo下，进入该源代码的根目录，输入命令安装依赖

$ pip install -e .

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等待下载依赖完毕。

5.准备工程和数据集

工程代码和数据集见上述"工程文件"章节和"数据集"章节

6.使用虚拟环境运行.py文件

启动虚拟环境。

打开VScode，在右下角将环境切换为nyolo
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切换终端为命令行

终端运行于虚拟环境下:

python ./main.py

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训练成功启动！
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7.校验

使用detec.py和训练好的模型best.pt进行校验

from ultralytics import YOLOmodel = YOLO("D:/yolo/yolo_train_test2/best.pt")  
results = model("D:/yolo/yolo_train_test2/test.jpg",project="result/")
results[0].save("output2.jpg") #导出带检测框的图片