ValueError: All labels empty in defects\labels.cache, can not start training without labels. See https://docs.ultralytics.com/yolov5/tutorials/train_custom_data

这个错误提示意味着你的标签文件中没有任标签。在使用 YOLOv5 进自定义数据训练时，需要提供包目标类别和边界框信息的标签文件。请确保你的标签文件中包含正确的标签，并且每个图像都对应的标签。

你可以参考链接 https://docs.ultralytics.com/yolov5/tutorials/train_custom_data 中的文档，了解如何正确创建和使用标签文件。确保标签文件的格式正确，并包含了你的数据集中的所有目标标签。

相关问题

ValueError: Unknown source: "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/". Allowed values: "github" | "local"

这个错误提示是因为在你的代码中使用了未知的源地址 "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/"。目前支持的源地址只有 "github" 和 "local" 两种。你需要检查你的代码中是否有使用该地址，并将它替换成可用的地址。如果你需要使用清华大学的镜像源，可以参考以下地址进行设置：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

这样就可以使用清华大学的镜像源来下载包了。

上述代码又报错了，报错信息：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 473, in <module> fine_tune(model, data) File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 464, in fine_tune batch_segment_ids = torch.tensor([x[1] for x in batch]) ValueError: expected sequence of length 4 at dim 1 (got 7) 请正确修改

根据报错信息，我们可以看到是`batch_segment_ids`的长度不一致导致的错误，因此需要检查一下`batch_segment_ids`的长度，确保它与其他参数的长度一致。你可以在`fine_tune`函数中添加以下代码，检查`batch_segment_ids`的长度：

print([len(x[1]) for x in batch])

这样就可以看到每个`batch_segment_ids`的长度，找到哪个长度不一致。然后，你需要检查一下数据集中的输入和输出是否统一，确保它们的长度一致。或者，你可以在`get_batches`函数中添加一些代码，并在生成batch之前检查输入和输出的长度是否一致。例如，你可以添加以下代码：

if len(input_ids) != len(output_ids):
    raise ValueError('Input and output sequence lengths do not match')

这样就可以在生成batch之前检查长度是否一致。