记录自己yolov5的一大堆报错

报错一：a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.

解决办法：找到在File "C:\Users\it possible\Documents\yolov5Project\yolov5-master\models\yolo.py"的line 145
将代码修改为：

    def _initialize_biases(self, cf=None):  # initialize biases into Detect(), cf is class frequency
        # cf = torch.bincount(torch.tensor(np.concatenate(dataset.labels, 0)[:, 0]).long(), minlength=nc) + 1.
        m = self.model[-1]  # Detect() module
        for mi, s in zip(m.m, m.stride):  # from
            b = mi.bias.view(m.na, -1)  # conv.bias(255) to (3,85)
            with torch.no_grad():
                b[:, 4] += math.log(8 / (640 / s) ** 2)  # obj (8 objects per 640 image)
                b[:, 5:] += math.log(0.6 / (m.nc - 0.99)) if cf is None else torch.log(cf / cf.sum())  # cls
            mi.bias = torch.nn.Parameter(b.view(-1), requires_grad=True)

报错二：OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。

虚拟内存不足也许不是设置问题，可能仅仅是磁盘剩余空间不足，我清理了清理磁盘，问题就成功解决了。

在Windows下，pytorch 的 num_workers可能有问题，需要将其设置成0。

将train.py文件中的workers参数的默认值改小,为0或者1试试