yolov5训练时出现错误

Question

Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Administrator\Downloads\yolov5_v6_plate_heading-master\train_key.py", line 563, in
train(hyp, opt, device, tb_writer)
File "C:\Users\Administrator\Downloads\yolov5_v6_plate_heading-master\train_key.py", line 291, in train
for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch -------------------------------------------------------------
File "F:\miniconda3\envs\keypoint-6\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1181, in iter
for obj in iterable:
File "C:\Users\Administrator\Downloads\yolov5_v6_plate_heading-master\utils\datasets_key.py", line 104, in iter
yield next(self.iterator)
File "F:\miniconda3\envs\keypoint-6\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 628, in next
data = self._next_data()
File "F:\miniconda3\envs\keypoint-6\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1313, in _next_data
return self._process_data(data)
File "F:\miniconda3\envs\keypoint-6\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1359, in _process_data
data.reraise()
File "F:\miniconda3\envs\keypoint-6\lib\site-packages\torch_utils.py", line 543, in reraise
raise exception
TypeError: Caught TypeError in DataLoader worker process 0.
Original Traceback (most recent call last):
File "F:\miniconda3\envs\keypoint-6\lib\site-packages\torch\utils\data_utils\worker.py", line 302, in _worker_loop
data = fetcher.fetch(index)
File "F:\miniconda3\envs\keypoint-6\lib\site-packages\torch\utils\data_utils\fetch.py", line 58, in fetch
data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index]
File "F:\miniconda3\envs\keypoint-6\lib\site-packages\torch\utils\data_utils\fetch.py", line 58, in
data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index]
File "C:\Users\Administrator\Downloads\yolov5_v6_plate_heading-master\utils\datasets_key.py", line 530, in getitem
img, labels = load_mosaic(self, index)
File "C:\Users\Administrator\Downloads\yolov5_v6_plate_heading-master\utils\datasets_key.py", line 763, in load_mosaic
x ,y = point
TypeError: cannot unpack non-iterable numpy.float32 object

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

---

遇到这种错误通常意味着在数据处理过程中，某个地方的预期数据类型或结构与实际不符。根据你提供的错误信息，问题出在 datasets_key.py 文件的 load_mosaic 函数中，尝试解包一个 numpy.float32 对象，但这个对象并不是一个可迭代的序列。

这里是一些可能的解决步骤：

1. 检查数据类型：确保 point 变量应该是一个可迭代的类型，比如列表或元组。如果它是一个 numpy.float32 对象，你需要检查为什么它没有被正确地转换为预期的类型。

2. 查看 point 的来源：错误信息中提到 TypeError: cannot unpack non-iterable numpy.float32 object，你需要检查 point 是如何被赋值的。可能是在数据加载或处理的某个步骤中，point 没有按照预期的方式生成。

3. 调试：在 load_mosaic 函数中，在解包 point 之前，添加一些调试语句来打印 point 的类型和值，这样你可以更清楚地了解问题所在。

   import numpy as np
   def load_mosaic(self, index):
       # ... 你的代码 ...
       point = ... # point的赋值语句
       print(f"Type of point: {type(point)}, Value of point: {point}")  # 调试语句
       x, y = point  # 尝试解包
       # ... 后续代码 ...
   

4. 检查数据集：如果 point 是从数据集中提取的，确保数据集的格式是正确的，并且每个元素都是预期的类型。

5. 更新依赖：确保你使用的 PyTorch 和其他依赖库是最新版本的，有时候库的更新会修复一些已知的bug。

6. 查阅文档和社区：有时候，类似的问题可能已经被其他人遇到并解决，查阅 YOLOv5 的官方文档和相关社区可能会提供解决方案。

7. 参考链接：以下是一些可能有用的链接，你可以进一步查阅相关信息：

   • PyTorch DataLoader 文档
   • YOLOv5 GitHub 仓库
   • Stack Overflow 上的相关讨论

如果这些步骤不能解决问题，你可能需要更详细地检查代码逻辑，或者寻求社区的帮助，提供更多的上下文信息以便他人能够帮助你定位问题。