pycharm运行yolov5中train.py报错

yolov5训练时报错

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我使用的方法是对照requirements里面的各个文件进行对比和配置但是还是没有解决这个问题

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烦请大家能给我建议

像是pillow的问题，感觉可以调整其版本试一下
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pillow==9.2.0

1、你先检查下你的python环境是否正常？ 你也得把cocoapi安装目录也给添加到pythonpath环境变量中去。
2、是在不行就再重新install一下这几个包
pip install pycocotools thop torch torchvision

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    根据您提供的信息和报错截图，您在使用pycharm运行yolov5中的train.py时遇到了多个报错。

    这些报错主要涉及到两个方面：import错误和模块找不到错误。

    下面是一些建议来解决这个问题：

    1. 首先，您需要确保已经正确安装了yolov5的依赖库。根据报错信息，您可能没有安装一些必要的依赖库。您可以根据项目中的requirements.txt文件来安装依赖库。可以在命令行中使用以下命令进行安装： pip install -r requirements.txt 如果您使用的是conda环境，请使用以下命令： conda install --file requirements.txt 这将安装并确保您的环境中包含了项目所需的所有依赖库。

    2. 在报错信息2中，显示了找不到shm模块。这可能是由于没有安装libshm的问题。您可以尝试使用以下命令重新安装opencv-python： pip uninstall opencv-python pip install opencv-python-headless 这将重新安装opencv-python，可能会解决缺少shm模块的问题。

    3. 在报错信息3和4中，显示了缺少cv2模块。这可能是由于没有正确安装opencv-python的问题。您可以尝试重新安装opencv-python： pip uninstall opencv-python pip install opencv-python 这将重新安装opencv-python，可能会解决缺少cv2模块的问题。

    4. 在报错信息4中，显示了找不到numpy模块。这可能是由于没有安装numpy的问题。您可以尝试安装numpy： pip install numpy 这将安装numpy模块，可能会解决缺少numpy模块的问题。

    5. 在报错信息5中，显示了找不到pandas模块。这可能是由于没有安装pandas的问题。您可以尝试安装pandas： pip install pandas 这将安装pandas模块，可能会解决缺少pandas模块的问题。

    请注意，在解决这些报错之前，最好先备份您的代码和相关数据，以防止意外情况发生。

    如果您尝试了以上建议但问题仍然存在，您也可以尝试在PyCharm中重新创建一个新的虚拟环境，并确保在该环境内安装了必要的依赖库。

    如果问题仍未解决，我无法通过提供的信息和截图进一步定位问题原因。建议您参考yolov5的文档、查看github上的讨论、或向yolov5开发者社区寻求帮助以获取更详细的解决方案。

    希望这些建议对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。


如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

有点像是第三方库的版本问题

pycharm运行YOLOv5 的操作
可以参考下


pycharm运行yolov5-v5.0 （深度学习yolov5-篇二）_pycharm怎么运行yolov5_x97666的博客-CSDN博客 pycharm 运行yolov5-v5.0_pycharm怎么运行yolov5 https://blog.csdn.net/x97666/article/details/128914694

三方库版本不匹配

换个版本试试

原因

看起来第三方库版本不匹配导致的

解决方法

1、重新安装第三方库

按照要求重新安装 requirements.txt的第三方库

执行以下命令

python3 -m pip install --force-reinstall -r requirements.txt  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

或者

python -m pip install --force-reinstall -r requirements.txt  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

以上语句将重新覆盖安装 requirements.txt 的第三方库到本地

2、运行测试

python3 train.py

如有问题及时沟通

PyCharm是一款由JetBrains公司开发的Python语言开发环境。它为Python开发提供了许多优秀的功能，如代码自动完成、代码重构、调试工具等等，可以大大提高Python开发者的编程效率。

Yolov5是一种用于目标检测的深度学习模型，它是一种基于PyTorch的神经网络模型。Yolov5的训练过程需要许多准备工作，包括准备数据、定义模型、设置超参数、训练模型等等，其中任何环节出现问题都可能导致训练失败。本文将介绍在PyCharm中运行Yolov5的train.py时可能出现的一些常见错误，以及如何解决这些错误。

  1. ModuleNotFoundError: No module named 'yaml'

这个错误表明PyCharm在执行train.py时找不到yaml模块。Yaml是一种用于序列化数据的语言，它通常用于配置文件中。要解决这个问题，可以使用以下命令在PyCharm中安装yaml模块：

pip install pyyaml
  1. FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data.yaml'

这个错误表明train.py文件无法找到data.yaml文件。data.yaml是用于配置训练数据的Yolov5配置文件，如果该文件不存在，训练过程就无法进行。要解决这个问题，可以确保在train.py所在的目录中存在data.yaml文件。

  1. ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 1, 256, 256])

这个错误表明train.py在读取图片时出现了问题。Yolov5在读取图片时需要将图片缩放到指定大小，如果图片大小与指定大小不一致，就会出现这个错误。要解决这个问题，可以将输入图片大小与指定大小保持一致，或者使用cv2.resize()等函数将图片缩放到指定大小。

  1. RuntimeError: CUDA out of memory

这个错误表明train.py在使用GPU训练时内存不足。Yolov5模型比较大，需要较大的显存才能训练，如果显存不足，就会出现这个错误。要解决这个问题，可以使用更大的GPU或者使用分布式训练等技术提高训练效率。

  1. TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

这个错误可能出现在train.py中使用的某些函数返回值为空时。要解决这个问题，可以使用断点调试技术定位出现问题的代码行，并对返回值为空的情况进行处理。

  1. AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'local_rank'

这个错误可能出现在使用多GPU训练时。要解决这个问题，可以在运行train.py时添加--local_rank 0等参数，指定当前使用的GPU编号。

  1. SyntaxError: Non-ASCII character '\xe5' in file train.py on line XX, but no encoding declared

这个错误表明train.py中存在非ASCII字符，但文件编码格式未声明。要解决这个问题，可以在train.py文件的第一行添加以下代码：

# -*- coding: utf-8 -*-

这样就可以指定文件编码格式为utf-8，解决编码问题。

总结：在PyCharm中运行Yolov5的train.py时，可能会出现许多错误。要解决这些错误，需要仔细分析错误信息，逐一排查错误原因，并对问题进行适当处理。同时，可以利用PyCharm提供的调试工具和代码重构工具，提高开发效率。

请提供更详细的错误信息，这样我们才能更准确地帮助您解决问题。

另外，您可以尝试以下步骤来解决问题：

  1. 确保您的PyCharm和Python版本与yolov5的要求相匹配。
  2. 检查您的环境变量是否正确设置，特别是Python和CUDA的路径。
  3. 更新您的依赖库，包括安装Cython、PyTorch等。
  4. 检查您的GPU驱动是否正确安装，并且CUDA和cuDNN是否与PyTorch版本相匹配。
  5. 检查train.py文件是否正确设置，例如数据集路径、batch size等。

希望这些步骤能帮助您解决问题。

DDL load failed 找不到指定模块这个错误还挺常见的，之前遇到过。其根本原因就是库的版本不兼容的问题。这个版本，不单单是指你说的requirements里面的哪些库的版本，因为库有库之间可能还存在依赖和关联，你安装的那些库中可能还依赖一些你之前在电脑上安装过的库， 而这两者之间可能存在版本不匹配的现象。解决方法就是根据错误提示去检查对应库的版本，尝试换一个版本之后看是否有问题，有问题继续还其他版本，之前我是这样解决的。但是就是基本靠猜，也不知道哪个版本才能匹配。

当在PyCharm中运行Yolov5中的train.py脚本报错时，可以尝试以下几个解决方案：

确保依赖项已安装：确保您已正确安装了Yolov5所需的所有依赖项。您可以使用requirements.txt文件来安装所需的依赖项：
pip install -r requirements.txt
设置正确的Python解释器：在PyCharm中，确保您正在使用正确的Python解释器来运行项目。您可以在项目设置中确认当前使用的解释器，并确保它与所需依赖项兼容。

检查脚本路径：检查train.py脚本的路径是否设置正确。确保路径中不包含错误的文件名拼写或路径错误。

检查文件权限：检查train.py脚本及其相关的文件和目录是否具有适当的权限。确保您具有读取和写入所需文件和目录的权限。

检查文件编码：在某些情况下，文件编码可能会导致问题。确保train.py脚本以正确的编码方式保存，并且编码与您的操作系统和PyCharm的配置一致。

检查错误消息：查看报错信息以获取更多详细信息，并根据错误消息尝试解决问题。报错消息通常提供了有关问题所在的线索。

如果以上解决方案无法解决问题，建议进一步调查报错信息，并检查您的代码和环境设置是否正确。您也可以提供报错信息的具体内容，以便提供更具体的帮助。