yolov5运行报错
运行一个基于yolov5s的半标注工具时，出现错误，就是用官方的权重文件可以，然后自己训练的权重文件就报错，但是在github上下载的yolov5项目中可以使用自己训练的权重文件，而且我将标注工具中有关yolo的全部替换成yolo项目中的代码，自己训练的权重文件依然报错 Model Summary: 283 layers, 7063542 parameters, 0 gradients
image 1/4 /home/lrf/yolov5-master/data/images/0SLICY_4.JPG: Traceback (most recent call last):
File "/home/lrf/labelGo-Yolov5AutoLabelImg-master/labelGo.py", line 1396, in auto_label
run(**vars(opt))
File "/home/lrf/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 28, in decorate_context
return func(*args, **kwargs)
File "/home/lrf/labelGo-Yolov5AutoLabelImg-master/libs/autoLabeler.py", line 107, in run
pred = model(img, augment=augment, visualize=visualize)[0]
File "/home/lrf/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1102, in _call_impl
return forward_call(*input, **kwargs)
File "/home/lrf/labelGo-Yolov5AutoLabelImg-master/libs/models/yolo.py", line 241, in forward
return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train
File "/home/lrf/labelGo-Yolov5AutoLabelImg-master/libs/models/yolo.py", line 153, in _forward_once
x = m(x) # run
File "/home/lrf/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1102, in _call_impl
return forward_call(*input, **kwargs)
File "/home/lrf/labelGo-Yolov5AutoLabelImg-master/libs/models/yolo.py", line 97, in forward
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
RuntimeError: The expanded size of the tensor (1) must match the existing size (80) at non-singleton dimension 3. Target sizes: [1, 3, 1, 1, 2]. Tensor sizes: [3, 80, 80, 2]
你仔细看看这个报错，前向传播调用self._make_grid(nx, ny, i)需求的张量不匹配，我觉得是你自己训练的权重跟半标注工具不兼容，我在用半标注之前都是把输入调成固定尺寸的
根据您提供的错误信息，您在运行一个基于 YOLOv5s 的半标注工具时遇到了问题。错误信息表明问题出现在模型的前向推理过程中，具体是在计算网格时出现了尺寸不匹配的错误。
问题是由以下这行错误提示引发的：
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
RuntimeError: The expanded size of the tensor (1) must match the existing size (80) at non-singleton dimension 3. Target sizes: [1, 3, 1, 1, 2]. Tensor sizes: [3, 80, 80, 2]
根据错误信息来看，问题可能涉及到预测目标的尺寸与网络输出不匹配。这种情况可能会在几个地方引发问题：
模型定义或权重文件问题：您提到在使用官方权重文件时没有问题，但自己训练的权重文件会导致问题。这可能意味着您的自定义训练有可能与模型结构或数据处理有关。确保您的模型结构、超参数和数据预处理与原始模型保持一致。
输入数据问题：错误信息中提到 "Tensor sizes: [3, 80, 80, 2]"，这可能与输入的图像数据尺寸有关。确保您的输入图像尺寸与模型期望的输入尺寸相匹配。
Anchor Boxes 问题：YOLO 系列的算法使用锚框（anchor boxes）来预测目标边界框。错误信息中涉及到 anchor 相关的尺寸，可能存在 anchor 配置或处理问题。确保您的 anchor boxes 与训练时使用的一致。
模型输出和目标尺寸不匹配：错误信息中的 "Target sizes: [1, 3, 1, 1, 2]" 可能是目标尺寸，可能与模型输出尺寸不匹配。检查模型的输出层和预测的目标尺寸是否正确。
综上所述，解决这个问题需要深入分析您的自定义训练过程、数据预处理和模型输出，以及模型的定义和权重文件。您可以尝试以下步骤来解决问题：
- 确保模型结构、超参数和数据处理与原始模型保持一致。
- 检查输入图像的尺寸是否与模型期望的输入尺寸相匹配。
- 检查 anchor boxes 的配置是否正确。
- 对比官方权重文件和自己训练的权重文件，确保它们的格式和内容正确。
如果问题仍然存在，可能需要更详细地分析您的代码、训练过程和模型定义，以及在训练时使用的配置。如果您不确定如何解决这个问题，您可能需要在相关的技术社区（如 GitHub 项目页面、Stack Overflow 等）寻求帮助，提供更多的细节以获取更准确的支持。
确保你自己训练的权重文件和标注工具中使用的模型配置文件一致以及你自己训练的权重文件和标注工具中使用的yolov5版本一致
从你提供的错误信息来看，问题可能出现在模型的输入和输出尺寸上，导致张量尺寸不匹配。这通常与模型架构、权重文件以及输入数据的尺寸有关。
错误信息中的关键部分是：
yaml
Copy code
RuntimeError: The expanded size of the tensor (1) must match the existing size (80) at non-singleton dimension 3. Target sizes: [1, 3, 1, 1, 2]. Tensor sizes: [3, 80, 80, 2]
这个错误表明在模型的某一层中，张量的维度不匹配。可能的原因是你的权重文件与模型架构不匹配，或者你的输入数据与模型期望的输入尺寸不一致。
以下是一些可能的解决方案：
检查模型架构与权重文件的匹配性： 确保你用于半标注工具的模型架构与权重文件相匹配。在尝试使用自己训练的权重文件时，确保你使用的权重文件是针对正确的模型版本和架构进行训练的。
检查输入数据的尺寸： 确保输入到模型的图像尺寸与模型预期的输入尺寸相匹配。YOLOv5系列模型通常需要特定的输入尺寸，如果输入的图像尺寸不正确，就会导致张量尺寸不匹配的错误。
检查代码修改的正确性： 你提到你将标注工具中有关YOLO的代码替换成了YOLO项目中的代码，确保你的修改没有破坏了模型的正常运行。可能的问题包括层次结构变化、输入输出维度的不一致等。
尝试重现问题： 如果在YOLOv5项目中自己训练的权重文件能够正常工作，可以尝试使用相同的权重文件在半标注工具中运行。这可以帮助你确定问题是否与半标注工具的代码或配置有关。
查看模型的输入输出： 在代码中插入一些打印语句，输出模型的输入和输出的张量尺寸，以便更好地理解问题所在。这有助于确定在哪个层出现了尺寸不匹配的问题。
如果你尝试了以上步骤仍然无法解决问题，可能需要更多的上下文信息才能提供更准确的帮助。你可以提供有关模型架构、权重文件训练的详细信息，以及你在代码中的具体修改，这样我可以更深入地帮助你诊断问题。
引用chatgpt内容作答：
这个错误是由于模型在前向传播过程中出现了维度不匹配的问题，导致无法进行正常的推断。从错误信息中可以看到，问题出现在 libs/models/yolo.py 这个文件的第 97 行，具体错误是：
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
RuntimeError: The expanded size of the tensor (1) must match the existing size (80) at non-singleton dimension 3. Target sizes: [1, 3, 1, 1, 2]. Tensor sizes: [3, 80, 80, 2]
这个问题通常是由于输入数据的维度和模型期望的维度不匹配引起的。根据你提供的信息，这个问题可能与你使用的自训练权重文件以及半标注工具的代码有关。
以下是一些可能的解决方案：
1、检查权重文件的匹配性： 确保你使用的权重文件与半标注工具代码中的模型结构匹配。如果权重文件是基于不同版本的模型训练的，可能会导致维度不匹配的问题。如果你的自训练权重文件是基于早期版本的 YOLOv5 训练的，而半标注工具使用了更新版本的 YOLOv5，可能会引发问题。
2、检查数据预处理： 确保在模型输入之前，数据已经被正确预处理。YOLOv5通常需要将图像调整到固定的大小，进行标准化等预处理操作。确保半标注工具中的预处理步骤与 YOLOv5 项目中的一致。
3、检查输入数据维度： 检查输入到模型的图像数据的维度。根据错误信息，模型期望的输入维度似乎是 [3, 80, 80, 2]，但实际输入的维度是 [1, 3, 1, 1, 2]，这两者不匹配。确认图像维度是否正确，并尝试对输入数据进行适当的处理，以匹配模型的期望维度。
综上所述，问题的根本原因在于模型的输入数据与模型的期望输入维度不匹配，你需要仔细检查和调整相应的代码和数据预处理步骤来解决这个问题。
参考gpt：
结合自己分析给你如下建议：
yolov5s是yolov5的最小型版本，它具有最快的速度和最低的参数量，但也有最低的精度。
半标注工具是一种利用已有的标注数据和预训练模型来自动标注新数据的工具，它可以提高标注效率和质量。
您遇到的错误可能是由于您使用的yolov5s权重文件和半标注工具中的yolo.py文件不匹配导致的。不同版本的yolov5可能会对模型结构或参数进行修改，导致权重文件无法正确加载。
要解决这个问题，可能需要以下几个步骤：
首先，需要确认您使用的yolov5s权重文件和半标注工具中的yolo.py文件是否来自同一个版本的yolov5。如果不是，您需要下载对应版本的权重文件或yolo.py文件。
其次，需要检查您使用的yolov5s权重文件是否完整且未损坏。如果是，您需要重新下载或训练一个新的权重文件。
最后，需要检查您使用的半标注工具是否支持yolov5s模型。如果不是，您需要修改半标注工具中的代码，使其能够正确识别和加载yolov5s模型。
问题点:张量尺寸不匹配
解决方案:
调整 YOLOv5 权重文件的张量尺寸，您可以使用 PyTorch 提供的方法来加载和调整权重。
① 加载
# 加载权重文件：使用 PyTorch 的 load_state_dict() 方法加载原始的权重文件。
import torch
from models.yolov5 import YOLOv5
model = YOLOv5()
raw_weights_path = 'weights.pt'
state_dict = torch.load(raw_weights_path, map_location=torch.device('cpu'))
model.load_state_dict(state_dict)
②调整张量尺寸： 更改模型的结构和参数，调整权重张量的尺寸。在 YOLOv5 中，可以通过修改 models/yolo.py 文件来实现。您需要更改与网络层相关的参数，如卷积核大小、步幅等。
③保存模型的权重
new_weights_path = 'new_weights.pt'
torch.save(model.state_dict(), new_weights_path)
引用GPT进行回答：根据错误信息，可以看出问题出在模型运行过程中，具体是在执行self._make_grid()函数时出现维度错误。可能的原因是你自己训练的权重文件与标注工具使用的模型结构不兼容，导致维度不匹配的错误。
确保标注工具和yolov5项目中的代码完全一致，包括各个模块的实现细节。替换标注工具中有关yolo的代码可能会引入新的问题，所以确保替换的代码没有错误。
检查自己训练的权重文件是否正确。你可以使用yolov5项目中的代码加载自己训练的权重文件进行测试，看是否能正常运行。如果可以，证明权重文件本身没有问题。
检查模型结构是否一致。将标注工具中有关yolo的代码替换成yolov5项目中的代码并不能保证模型结构一致。确保自己训练的模型结构与标注工具使用的模型结构完全相同，包括层数、通道数等。
如果上述步骤都没有解决问题，建议检查输入图像的尺寸是否与模型期望的尺寸匹配。根据错误信息，可能是因为输入图像的尺寸与模型期望的尺寸不一致，导致维度错误。
【YOLOv5不常见报错及解决方法汇总】AssertionError；RuntimeError；ImportError；tensorboard :No dashboards are active。
可以参考下
https://www.yii666.com/blog/451423.html
从错误信息中可以看到问题出在 yolo.py 文件的 self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i) 这一行。你可以仔细查看该行代码所在的上下文，以及 _make_grid 方法的实现，看看是否有什么问题。
不知道你用的是哪个版本的自动标注工具，你得看下标注工具中使用的yolov5的版本，目前最新的是支持新版本的yolov5的，而目前yolo之间的版本兼容是有问题的，特别是yolov5-4.0~yolov5-5.0之间的版本和yolov5-6.0之后的版本，这两个之间使用的模型文件不通用的。我瞄了一眼项目，应该是可以换模型的，官方没问题的话，你自己的模型是哪个版本训练出来的呢？至少是需要yolov5-6.2以后的版本就可以用在最新版的标注工具里面了。
维度不匹配。是中间的数据有问题吧？
引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
根据您提供的错误信息，看起来是在运行基于yolov5s的半标注工具时出现了问题。错误信息中显示了一个维度不匹配的错误，具体是在执行self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)这一行代码时出错。
这个错误通常是由于输入张量的维度不正确导致的。可能是您自己训练的权重文件与代码中的期望维度不匹配，或者是数据预处理过程中出现了问题。
建议您检查以下几个方面：
确保您自己训练的权重文件与代码中的期望维度匹配。您可以查看代码中的模型定义部分，确认输入张量的维度是否与您的权重文件相匹配。
检查数据预处理过程中是否有错误。确保输入图像的尺寸、通道数等与模型期望的输入一致。
如果您使用了不同版本的yolov5代码，可能存在一些细微的差异导致错误。尝试使用与您成功运行的yolov5项目相同的代码版本。
如果以上方法都没有解决问题，建议您在相关的开源社区或论坛上提问，以获取更专业的帮助。
你可以尝试调整输入数据的尺寸，使其与模型期望的尺寸一致
结合GPT给出回答如下请题主参考
您好，关于 yolov5 运行报错的问题，可能有以下几种可能性：
模型或权重文件的版本不兼容。请确保您使用的半标注工具和 YOLOv5 版本兼容，并使用相应的权重文件。
权重文件未正确加载。请检查权重文件路径是否正确，是否被正确解码和加载到内存中。
数据格式问题。请确保输入数据的格式正确，如图像尺寸、通道顺序等。如果您使用的是自己训练的权重文件，也需要确保训练时使用的数据格式和半标注工具中使用的格式相同。
硬件资源问题。如果您的硬件资源（如GPU显存）不足以支持模型的运行，则可能会出现运行错误。
建议您检查以上可能性，如果问题仍然存在，请提供更详细的错误信息和运行环境，我将尽力帮助您解决问题。
错误出现在模型的forward方法中，具体是在Yolo模型中的_make_grid函数。错误信息表明，在第三维度（维度索引为2）上，目标张量的大小为1，而现有张量的大小为80，它们不匹配。
这可能是因为训练的权重文件与标注工具中使用的模型架构不匹配。在Yolov5中，'yolov5s'和'yolov5m'等是不同的模型配置，具有不同的网络架构和参数。
错误出现在模型的forward方法中，具体是在Yolo模型中的_make_grid函数。错误信息表明，在第三维度（维度索引为2）上，目标张量的大小为1，而现有张量的大小为80，它们不匹配。
这可能是因为训练的权重文件与标注工具中使用的模型架构不匹配。在Yolov5中，'yolov5s'和'yolov5m'等是不同的模型配置，具有不同的网络架构和参数。
参考gpt
检查输入图像的尺寸：确保输入图像的尺寸与训练模型时使用的尺寸一致。您可以查看训练模型时的配置文件或代码，找到输入图像的尺寸信息，并确保您的半标注工具使用的图像尺寸与之匹配。
检查模型的配置文件或代码：查看模型的配置文件或代码，确保模型的输入尺寸与训练时一致。您可以检查yolo.py文件中的相关代码，特别是与输入尺寸有关的部分。
检查模型权重文件：确保您使用的是正确的权重文件。请确认您训练的权重文件与模型结构相匹配，并且没有损坏。
检查模型结构和权重文件的兼容性：确保您的自训练权重文件与半标注工具使用的模型结构兼容。如果您在半标注工具中替换了yolo项目中的代码，请确保替换的代码与模型结构和权重文件兼容。
这个错误通常与输入数据的维度不匹配有关,检查输入图像的尺寸是否与训练时的设置匹配,YOLOv5按照一定的输入尺寸进行训练，推断时也需要保持相同的尺寸