关于#yolo#的问题，如何解决？
用yolox训练自己的数据集，有没有人能告诉我哪错了，看不懂啊
这是运行出错的代码
这是运行的结果
以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：
根据运行结果显示的错误信息，可以看出是在加载数据集时出现了问题。可能是数据集路径不正确或者数据集格式不符合要求。建议检查一下数据集路径是否正确，以及数据集的格式是否符合yolox的要求。同时，也可以尝试使用其他方法加载数据集，比如使用torchvision中的datasets和dataloader。以下是一个简单的示例代码：
import torchvision.datasets as dset
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
# 定义数据集路径
data_path = 'path/to/your/dataset/'
# 定义数据预处理方法
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((416, 416)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载数据集
train_dataset = dset.CocoDetection(root=data_path, annFile=data_path + 'annotations/train.json', transform=transform)
val_dataset = dset.CocoDetection(root=data_path, annFile=data_path + 'annotations/val.json', transform=transform)
# 定义数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=16, shuffle=False, num_workers=4)
以上代码中使用了CocoDetection数据集，如果你的数据集格式不同，可以根据实际情况进行修改。另外，如果数据集较大，可以考虑使用分布式数据并行来加速训练。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
首先，错误信息显示了运行的是yolox/modeling/backbones/cspnet.py文件中的cspnet模型，它需要在torch.nn.Functional中找到softmax函数的定义。这说明你缺少了softmax函数的定义，因此需要在代码中添加以下import语句。
import torch.nn.functional as F
另外，错误信息还显示了导出路径Export.onnx的文件没有成功生成。这可能是由于以下原因之一：
- 输出路径不存在，需要确保输出路径存在并且有写入权限；
- 部分必要操作没有在CPU模式下执行，需要加上to(torch.device('cpu'))语句，如
backbone.to(torch.device('cpu'))
- 部分pytorch版本不支持导出指定模型，请尝试更新你的pytorch版本。
如果以上三种情况都不存在，你还可以检查以下参数是否正确设置：
- 输入的图片大小是否正确；
- 网络的输入输出节点名称是否设置正确；
- 是否提供了所有必要的权重文件。
此外，你还可以检查以下教程，详细讲述了如何使用Yolox模型训练自己的数据集，并导出onnx模型：