yolov7 训练完数据集后，想运行一下test.py ，但是总是运行报错，求shuai哥看看哪里有问题并提醒一下，本人热爱yolo。

Question

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在跑完数据集后，想用验证一下。便运行test.py文件，改完参数和数据后，运行总是抱着一个错误。上网搜了很多相关知识也没运行成功。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在尝试运行YOLOv7的测试脚本时遇到了一些问题。根据你提供的错误信息，这里有几个可能的解决步骤：

1. 初始化Git仓库: 看到错误信息提到了.git，这通常意味着当前目录不是一个Git仓库。你需要确保你的工作目录是YOLOv7项目的根目录，或者包含.git子目录。如果你是从GitHub克隆项目，应该有一个.git文件夹。如果没有，你可以通过命令行执行 git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git 来重新克隆整个项目。

2. 修复Google Drive下载: 错误提到在尝试从Google Drive下载模型时遇到问题。检查google_utils.py中的attempt_download函数，确保你有正确的Google Drive分享链接，并且在该链接中包含了要下载的模型文件。如果链接正确，那么可能是网络问题或Google Drive API限制。试着稍后再试，或者更换网络环境。

3. 更新依赖库: 如果上述步骤没有解决问题，检查你的Python环境是否是最新的，并确保所有必要的库（如torch、torchvision等）也都是最新的版本。可以使用pip install --upgrade pip来升级pip，然后使用pip list --outdated查看哪些包需要更新。

4. 手动下载模型: 如果仍然无法自动下载模型，你可以选择手动下载。访问YOLOv7 GitHub上的releases页面，找到对应的预训练模型文件（例如：yolov7x.yaml和相应的权重文件），将其保存到weights/目录下。

5. 检查test.py配置: 验证一下test.py中的参数设置，特别是与数据集相关的部分，确保它们指向正确的路径。比如，opt.data应指向你的数据集配置文件，例如data/coco.yaml。

6. 环境变量检查: 确保你的环境变量设置正确。尤其是CUDA和CuDNN的版本，确保它们与你的PyTorch安装兼容。

7. 代码调试: 可以尝试在出现问题的地方添加一些日志输出，以便更好地了解问题所在。例如，在google_utils.py中添加print()语句来打印响应的内容，看是否有任何异常。

按照以上步骤操作，你应该能解决大部分问题。如果还有问题，请提供更详细的错误信息，以便进行进一步分析。