tt100k数据集跑yolov5s模型时，所遇到的问题记录_filenotfounderror: [errno 2] no such file or direc

错误1：  FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'yolov5s.pt'

解决：离谱，重新运行就没了这个错误，开始报下一个错误。意思是找不到权重文件，但明明weights目录下有这个pt文件。

错误2：   AttributeError: Can't get attribute 'SPPF' on <module 'models.common' from '

解决：网上查说是缺少一个代码段，在models/common.py里

 代码贴在下面，加到相应位置就可以。

class SPPF(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2, k=5):
        super().__init__()
        c_ = c1 // 2
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)
        self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)
 
    def forward(self, x):
        x = self.cv1(x)
        with warnings.catch_warnings():
            warnings.simplefilter('ignore')
            y1 = self.m(x)
            y2 = self.m(y1)
            return self.cv2(torch.cat([x, y1, y2, self.m(y2)], 1))

网上有说这个方法解决不了，其他人的方法如下图

错误3：    RuntimeError: Given groups=1, weight of size [512, 1024, 1, 1], expected input[1, 512, 8, 8] to have

解决：默认的模型配置文件yaml路径没有指定。 添加路径即可。

错误4：   Exception: train: Error loading data from ../coco128/images/train2017/: train: ..\coco128\images\train2017 does not exist

解决：是coco128数据集的位置有问题，我的coco数据集放在了项目目录下，但是实际应该放在项目目录的平行目录中

同时 coco128.yaml文件中的路径也需要设置正确，一个“.”表示上级目录，调整之前是上上级目录

 错误5：TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主

解决：离谱，好像是网络问题。

错误6： RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type long int

解决：通过百度搜索，看到别人解决方案，

1.打开你的【utils】文件下的【loss.py】

2.按【Ctrl】+【F】打开搜索功能，输入【for i in range(self.nl)】找到下面的一行内容：

（上面的代码在【loss.py】的后半部分）

将下面的代码替换掉上图中的红圈部分：

 anchors, shape = self.anchors[i], p[i].shape 

 3.按【Ctrl】+【F】打开搜索功能，输入【indices.append】找到下面的一行内容： 

上面的代码在【loss.py】的最后部分，具体位置在上一处搜索位置的下面10行左右）

 将下面的代码替换掉上图中的红圈部分：

indices.append((b, a, gj.clamp_(0, shape[2] - 1), gi.clamp_(0, shape[3] - 1)))  # image, anchor, grid

 之后就可以了。

看别人的博客说如果还不行

调试detect文件测试时遇到的问题：

1.问题如下以及网上搜到的解决方法：

解决方案来自：一步真实解决AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘_蓝胖胖▸的博客-CSDN博客

2.另一个问题：

RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (56) at non-singleton

解决方法是，yolov5s.pt默认下载的6.1，而模型是5.0，所以去下载5.0的权重文件就行。

解决方法来自：【解决问题】RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (56) at non-singleton_王大队长的博客-CSDN博客