jetson nano部署yolov5遇到的问题

各位大佬，就是我用jetson nano跑yolov5 ，我用的是已经配置好的镜像，包括torch，torchivison都配置好了，他也自带一个yolov5的源文件，但是当我把detect.py的模型路径改成自己的，运行之后还是检测他之前那个模型的参数，然后第二次运行就告诉我找不到yolo模型，但是我的yolo文件位置没有变过，这是什么情况啊

检查一下你定义的文件路径


FILE = Path(__file__).resolve()  #绝对路径
ROOT = FILE.parents[0]  # YOLOv5 root directory
if str(ROOT) not in sys.path:  #模块查询路径的列表
    sys.path.append(str(ROOT))  # add ROOT to PATH
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd()))  # relative 绝对路径转换为相对路径

参考下这篇文章：
https://blog.csdn.net/weixin_69398563/article/details/126378699

jetson-Linux上 python 部署yolov5报错总结
可以参考这个例子

这可能是因为缓存的问题导致的。你可以尝试删除缓存，然后再次运行检测代码，方法如下：

1.在终端中进入项目目录下的 yolov5 文件夹，使用以下命令删除缓存文件：

rm -rf runs

2.然后重新运行 detect.py 脚本，确保模型路径已经修改为你自己的模型路径。

python detect.py --weights /path/to/your/weights.pt ...

先检查确认路径正确性，然后清除缓存试试

确保在 detect.py 文件中修改的模型路径是正确的，并且与实际的模型文件路径一致。可以尝试打印出模型路径，确认是否指向正确的文件。
检查模型文件是符合 YOLOv5 要求的格式，通常是一个 .pt 或 .weights 文件。如果文件格式不正确，模型将无法加载。

不更新的问题的解决思路我觉得可以试试这样，尝试重新启动程序或清空显存缓存，并使用最新的模型路径重新加载模型参数，还有问题请提出

分析思路:
1.确保模型是否路径正确？
2.模型文件（通常是.pt或.weights格式),确认格式是否没有变更.

可能是由于以下几个原因导致的：

  1. 模型路径错误：请确保你修改了detect.py中的模型路径为你自己的模型路径，并且路径是正确的。可以使用绝对路径来避免相对路径的问题。

  2. 权限问题：检查一下你是否有权限读取模型文件。确保你有足够的权限来访问模型文件。

  3. 缓存问题：有时候，修改了模型文件后，系统可能会缓存旧的模型参数。尝试删除之前生成的缓存文件，然后重新运行代码。

  4. 依赖版本不匹配：确保你使用的torch和torchvision版本与你训练模型时使用的版本一致。不同版本之间可能存在兼容性问题。