关于#TOLOV5 zedi#的问题，如何解决？(标签-tensorflow|关键词-File)

Question

Traceback (most recent call last):
  File "F:\tensorflow-gpu\yolov5_ceju\detect_01.py", line 238, in <module>
    detect()
  File "F:\tensorflow-gpu\yolov5_ceju\detect_01.py", line 40, in detect
    model = attempt_load(weights, map_location=device)  # load FP32 model
  File "F:\tensorflow-gpu\yolov5_ceju\models\experimental.py", line 118, in attempt_load
    ckpt = torch.load(w, map_location=map_location)  # load
  File "F:\anaconda\envs\tensorflow_gpu\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 585, in load
    with _open_zipfile_reader(opened_file) as opened_zipfile:
  File "F:\anaconda\envs\tensorflow_gpu\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 242, in __init__
    super(_open_zipfile_reader, self).__init__(torch._C.PyTorchFileReader(name_or_buffer))
**RuntimeError: [enforce fail at ..\caffe2\serialize\inline_container.cc:145] . PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory**

运行双目测距代码时碰到了这种运行错误的问题，询问一下大家应该怎么解决？

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

这个问题属于PyTorch读取zip文件时出错的错误。根据错误信息，可以推断是在尝试加载模型权重文件时出现了问题。以下是解决该问题的可能方法：

1. 检查文件路径：确保模型权重文件的路径正确无误。检查文件是否存在，并且路径是否与代码中的路径匹配。可以使用os.path.exists()函数来检查文件是否存在。

2. 检查文件类型：确保模型权重文件是正确的文件类型。在代码中，torch.load()函数用于加载模型权重，这个函数可以读取包含模型参数的.pt或.pth文件。如果模型权重文件不是这些类型，会导致读取失败。

3. 使用合适的map_location参数：根据错误信息，attempt_load()函数中的map_location参数用于设置模型在加载时的设备位置。请确保该参数被正确设置。可以尝试将map_location设置为"cpu"来加载模型权重。

下面是一个可能的解决方案示例，其中包含了上述提到的解决方法：

import torch
import os

def attempt_load(weights, map_location='cpu'):
    if os.path.exists(weights):
        ckpt = torch.load(weights, map_location=map_location)  # load
        # 其他加载模型权重的代码
        return model
    else:
        raise FileNotFoundError(f"Model weights not found at {weights}")

def detect():
    weights = 'path/to/model_weights.pt'
    device = 'cpu'
    model = attempt_load(weights, map_location=device)
    # 其他检测代码

detect()

如果以上方法都不能解决问题，可能需要进一步检查代码和环境配置，或者查看相关文档和社区讨论，以找到更具体的解决方案。

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 ^-^