YOLOv5运行报错，如何解决？

已经训练模型跑了200轮，但是打算修改参数重新训练的时候出现了以下报错

1.确认下你的环境是不是外部修改了，比如conda之类的虚拟环境被你重新命名了，删除了之类的。如果你用的是conda的话，请在终端或者命令行中输入以下命令确认下环境是否存在和变动（pychram的终端前面要是显示的是ps的话，要先输入cmd回车在输入）

conda info -e 

2.pycahrm里面python编译器被你换掉了，这点在设置的项目管理这里确认下

3. 重启大法，有时候你看着停下来了，但是后台程序还在占用其中某些部分，也可能导致这个问题（但是一般不会出现未定义模块的问题，所以这点有点存疑，估计效果不大，可以死马当活马医试下）
4. 有可能你的硬盘啥的坏了导致你的环境真的出问题了，运气不好就只能重新安装了。

把环境删掉之后，重新在conda下搭建一个虚拟环境跑一下吧，感觉多半是环境问题

以下是可能导致“YOLOv5运行报错”的一些常见原因和解决方案：

参数设置错误：修改参数时，有时候会出现参数设置错误的情况，例如输入的参数类型不正确、参数值范围超过了系统限制、或者一些参数与其他参数冲突等。解决此问题的方法包括检查输入的参数是否正确，阅读文档并遵循建议的配置。

确认模型路径：重新训练时，可能需要重新编写代码指定新的模型路径。请确保新指定的模型路径存在，并且代码中该路径是否正确

模型版本不兼容：如果你完成修改后，在执行模型训练的时候，发现代码调用的YoloV5版本与你当前运行的环境不相同，可能会导致出现不兼容的情况。解决此问题的方法包括升级环境或使用相应的版本API或库件。

依赖项错误：如果程序无法找到所需的库，请确保所需的包已经安装并启用。检查您的Python虚拟环境，确保您正确地安装了所有必需的依赖项。

如果以上解决方案都无法解决问题，请提供更详细的错误信息和您正在使用的YOLOv5版本，以便我们更好地帮助您解决问题。

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7643855
• 这篇博客也不错, 你可以看下从零开始完成Yolov5目标识别（一）准备工作
• 除此之外, 这篇博客: YOLOV5 参数设定与模型训练的坑点一二三中的 重新训练 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 来看看咱们原来的指令

  python train.py --weights weights/yolov5s.pt  --cfg models/yolov5s.yaml  --data data/mydata.yaml --epoch 200 --batch-size 4   --device 0
  
  
  

  首先第一个呢，其实迁移学习的意思，用训练好的参数去再训练，而不是默认值，这样会快一点
  第二个参数呢，是那个模型的参数设置，分几个类呀啥的
  第三个参数，指定咱们的数据集
  第四个参数，训练次数（时长，这样理解）
  第五个参数，一次性进入训练的数据集大小（个数）
  第六个参数，训练平台（我这里是cuda0也就是用我自己的显卡训练GTX1650（害，穷，垃圾卡先用着））

  所以现在，我们训练的轮数可能太少了，所以嘞，我们就用300看看（默认也是300）

  现在这里的话为了方便，我就直接在文件里面改了
  

  直接让它运行，之后咱们来查看结果

  tensorboard --logdir=runs
  
  

  
  

  测试
  现在咱们测试一下咱们的模型
  同样的为了方便，我这里也是直接该参数在文件里面搞
  
  这里的话，一方面是为了方便，还有就是有些超参数我懒得去设置了。
  来看看效果：

  

  好框出来了，但是问题来了 问号是什么玩意

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  很抱歉，根据您提供的参考资料和问题描述，无法确定具体的错误提示和修改的参数。请在提问时提供更详细的错误提示和修改参数等信息，以便给出更准确的解决方案。