yolov5 训练的时候精度召回率都为nan

如果在使用YOLOv5进行训练过程中，遇到精度和召回率的数值均为NaN的情况，可能有以下情况导致：
数据集不完整或者样本不足：如果数据集的标注不完整，或者存在未标注的对象，会导致YOLOv5在训练阶段无法进行有效的学习。因此，需要确保数据集的标注的可靠性和完备性，比如确保避免图像中存在未标注的对象。
激活函数出现问题：YOLOv5中用到的Swish和Mish激活函数可能出现溢出的情况，导致计算结果为NaN。解决方法可以使用其他的激活函数，例如ReLU、tanh等来替换。
学习率太大或太小：如果学习率设置不合理，会导致梯度爆炸或梯度消失，从而训练结果不收敛或过程中出现NaN。建议调整学习率设置，使之逐渐衰减，从而达到最优的训练效果。
权重初始化不合理：如果网络权重的初始化不合理，可能导致激活函数的输入值过于极端，从而出现数值为NaN的情况。可以尝试使用其他权重初始化方法，例如Xaiver等。
其他因素：如果以上问题都不是原因，则可能是其他因素导致，可以通过日志和调试信息等进行排查。
综上所述，如果在使用YOLOv5训练网络时遇到精度和召回率为NaN的情况，需要仔细排查，并针对不同情况采取不同的解决方式。

【以下回答由 GPT 生成】

解决方案

通过检查给出的信息，可以确定以下原因导致精度和召回率为nan的问题：

1. Training script中定义了cls_loss、instances、box_loss和obj_loss的初始值为nan。
2. 可能存在版本不兼容的问题。

对于这些问题，可以采取以下步骤来解决：

1. 修正train.py的代码，确保cls_loss、instances、box_loss和obj_loss的初始值是正确的。

修改train.py:

import torch
from thop import profile

# ...

def train():
    # ...

    cls_loss = 0.0
    instances = 0.0
    box_loss = 0.0
    obj_loss = 0.0
    # ...

    print(f"Cls Loss: {cls_loss}\tInstances: {instances}\tBox Loss: {box_loss}\tObj Loss: {obj_loss}")

    # ...

1. 更新requirements.txt，确保所有依赖包的版本是兼容的。

修改requirements.txt:

Scipy>=1.4.1
torch>=1.7.1
torchvision>=0.8.2
tqdm>=4.60.0
Untralytics>=0.3.5

这些步骤应该能够解决精度和召回率为nan的问题。重新运行训练脚本时，确保所有正确的依赖项已安装并位于兼容的版本。

希望这些解决方案对你有帮助！如果你有任何其他的问题，请随时问我。

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