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项目（四）

news 2025/10/30 12:05:03

问题描述：在训练过程中，程序提示Using CPU，表明没有使用GPU进行训练。

解决方法：

确保你的机器安装了NVIDIA GPU，并且驱动程序是最新的。
安装合适的CUDA版本。YOLOv5支持CUDA 10.2及以上版本。
安装PyTorch时，确保选择了与你的CUDA版本匹配的版本。例如，如果你使用的是CUDA 11.1，可以使用以下命令安装PyTorch：
```
pip install torch torchvision torchaudio
```
在运行train.py时，确保设置了正确的设备。例如，如果你的GPU设备编号为0，可以使用以下命令
```
python train.py --device 0
```

问题描述：程序提示File Not Found或Dataset not found，表明无法找到数据集文件。

解决方法：

确保data.yaml文件中的路径正确。例如，如果你的数据集位于F:\文件\YOLO5\datasets\vehicles，data.yaml文件中的路径应如下所示
```
train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images
```
确保数据集文件夹存在，并且包含图像文件和标签文件。例如，train/images文件夹应包含训练图像，train/labels文件夹应包含训练标签。
在train.py中，确保--data参数指向正确的data.yaml文件路径。例如
```
python train.py --data datasets/vehicles/data.yaml
```

问题描述：程序提示KeyError，表明缓存文件中缺少某些键值。

解决方法：

删除现有的缓存文件，让程序重新生成缓存文件。缓存文件通常位于数据集目录下，文件名可能是labels.cache。例如
```
rm datasets/vehicles/labels.cache
```
确保所有图像文件和标签文件都存在。如果某些图像文件缺失或损坏，需要重新下载或修复数据集。

问题描述：程序提示Weights only load failed，表明无法加载权重文件。

解决方法：

问题描述：程序提示Transferred 364/370 items from yolov5s.pt，表明权重文件中的某些参数没有被加载。

解决方法：

问题描述：程序提示TypeError: object of type 'NoneType' has no len()，表明在调用plot_images函数时，targets参数为None。

解决方法：

在test.py中，找到调用plot_images函数的代码，确保传入的targets参数不是None。例如
```
plot_images(img, output_to_target(output, width, height), paths, str(f), names)
```

在general.py中，修改plot_images函数，确保在调用len(targets)之前，targets不是None。例如

def plot_images(img, targets, paths, fname, names):if targets is None:targets = []if len(targets) > 0:# Existing code to plot images# ...

问题描述：训练过程中程序意外中断。

解决方法：

问题描述：如何利用多GPU加速训练？

解决方法：

使用PyTorch的分布式训练功能。在train.py中，设置--local_rank参数。例如，如果你有4个GPU，可以使用以下命令
```
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py --local_rank -1
```
确保你的机器支持多GPU训练，并且PyTorch版本支持分布式训练。