YOLOv5常见报错原因及其解决方法_yolov5常见错误

一、Pillow库

错误原因：缺少依赖库或者环境配置问题导致的

 解决方法：1、安装pillow库——pip install pillow

2、直接采用1的方法，仍然出错，表明安装的pillow与python当前版本不兼容。因此，需要先卸载piilow，再下载指定版本的pillow。以我当前版本为3.8的python为例，我应当下载pillow版本为6.2.1。具体操作如下：

pip uninstall pillow
pip install pillow==6.2.1

二、文件编码不匹配

错误原因：在读取 YAML 文件时出现了编码解析问题

解决方法：在使用 yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) 加载 YAML 文件之前，尝试指定文件的编码格式，可以尝试在打开文件时指定编码格式为 UTF-8，更改train.py文件64行，具体操作如下：

    with open(opt.data, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader)  # data dict

三、SPPF

错误原因：common.py中没有定义 SPPF 属性

解决方法：打开common.py，在代码最前面，模块导入后面，加入以下代码：

##
import warnings
 
class SPPF(nn.Module):
    # Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher
    def __init__(self, c1, c2, k=5):  # equivalent to SPP(k=(5, 9, 13))
        super().__init__()
        c_ = c1 // 2  # hidden channels
        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')  # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warning
            y1 = self.m(x)
            y2 = self.m(y1)
            return self.cv2(torch.cat([x, y1, y2, self.m(y2)], 1))
##

四、np.int被弃用

错误原因：最近版本的 NumPy 已经不再支持 np.int 这个属性，而是直接使用内置的 int 类型

解决方法：删掉np.

五、在使用 TensorBoard 记录直方图时出现了问题

错误原因：在代码中尝试执行一些 NumPy 操作时，由于python包不兼容引起的

解决方法：更改 NumPy 版本，在pycharm终端输入以下代码：

pip uninstall numpy
pip install numpy==1.23.5