YOLOV7常见错误合集（含经典错误，共六类）

1、Unicode DecodeError: 'gbk' codec can't decode type 0xaf in position 525: illegal multibyte sequence

 原因是python和win10系统，打开文件时默认的编码方式冲突导致：python默认的是gbk，而win10默认的是utf-8，所以只要改一下python打开文件时，默认的编码就行。

 

2、subprocess.Called processError: Command 'git tag' returned non-zero exit status 128

主要原因是因为request请求访问github被墙，解决方案就是手动下载所需的yolov7.pt权重文件，地址为https://github.com/WongKinYiu/yolov7

 

 

在 yolov7-main下建一个weight文件，把这两个权重文件都保存在weight文件下，

然后还要把train.py中的权重从‘yolo7.pt’改为‘weight/yolov7.pt’

3、AssertionError: Label class 15 exceeds nc=1 in data/defectyaml. Possible class labels are 0-0

主要原因是类别设置出现错误：条件是标签类别数（mlc）应该小于总类别数（nc），如果不满足这个条件，就会抛出 AssertionError。

 改成大于或等于错误提示里的class就好了。

4、RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 52.00 MiB (GPU 0; 5.80 GiB total capacity; 4.62 GiB already allocated; 36.38 MiB free; 4.64 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is

主要原因是cuda内存不足

（1）最直接的解决办法是减小batch_size

python train_net.py --config-file configs/coco/darknet53.yaml --num-gpus 1

 如果使用以上命令，可以在 configs/coco/darknet53.yaml文件下使用ctrl+f搜索batch 将其修改为16，还是报同样错误则修改为8。

（2）如果在训练过程遇到这种情况,可以尝试在训练前先释放CUDA内存
nvidia-smi查看GPU使用率,如果使用率不高,就使用torch.cuda.empty_cache()释放内存

在train_net.py中main下面添加如下代码：

    if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):
        torch.cuda.empty_cache()

5、/yolov7-1.0/yolov7/modeling/meta_arch/yolov7.py:704: UserWarning: __floordiv__ is deprecated, and its behavior will change in a future version of pytorch. It currently rounds toward 0 (like the 'trunc' function NOT 'floor'). This results in incorrect rounding for negative values. To keep the current behavior, use torch.div(a, b, rounding_mode='trunc'), or for actual floor division, use torch.div(a, b, rounding_mode='floor').
  best_n_mask = (best_n_all // 3) == self.level

按照要求找到yolov7-1.0/yolov7/modeling/meta_arch/yolov7.py文件所在的行

 将其修改为如下内容：

best_n_mask=torch.div(best_n_all, 3, rounding_mode='floor')== self.level

再次运行下面命令即可成功。

python train_net.py --config-file configs/coco/darknet53.yaml --num-gpus 1

6、AssertionError: train: No labels in C:\Users\34336\Desktop\yolov7-main\datasets\knife\train.cache. Can not train without labels. See 

（1）

代码中要求的文件名是Images和Labels，可能自己命名的是image和label。

看看自己有没有把文件名搞错。

（2）可能改配置的过程中不小心动到了哪里，把yolov7这个文件删了，重新把解压包解压，再次运行就可以了。