训练网络时的错误记录

训练网络时的报错：（YOLOV5）

**一、

AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common‘ from ‘H:\yolov5-5.0\models\**

1.问题描述：
丢失SPPF这个类，model/common.py里面去找到这个SPPF的类,把它拷过来到你这个Tags5的model/common.py里面,这样你的代码就也有这个类了,还要引入一个warnings包就行了！

2.解决方法：
将SPPF这个类复制到common.py，记得把import warnings放在上面去：

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))

二、

RuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type long int

1.问题描述：
loss.py出现问题，版本不匹配

2.问题解决

• 打开你的【utils】文件下的【loss.py】
• 按【Ctrl】+【F】打开搜索功能，输入【for i in range(self.nl)】找到下面的一行内容：
  
• 将红色部分用下列代码代替

 anchors, shape = self.anchors[i], p[i].shape 

• 更改之后如下
  
• 按【Ctrl】+【F】打开搜索功能，输入【indices.append】找到下面的一行内容：
  
• 将下面的代码替换掉上图中的红圈部分：

indices.append((b, a, gj.clamp_(0, shape[2] - 1), gi.clamp_(0, shape[3] - 1)))  # image, anchor, grid

• 替换之后的效果是这样的：

• 保存刚才的两个替换操作

三

No dashboards are active for the current data set. Probable causes

1.问题描述：
复制tensorboard网址，打不开

2.问题解决：
在终端输入时，路径采用绝对路径

tensorboard --logdir "logs所在目录\logs"（绝对路径）