File "D:\anaconda\envs\Yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1435, in _shutdown_workers

这个错误通常是由于在Windows系统上使用多进程数据加载器时引起的。在Windows上，Python使用spawn而不是fork来启动新进程，因此需要特殊处理。解决此问题的一种方法是在创建DataLoader对象时将参数`multiprocessing_context`设置为`multiprocessing.get_context('spawn')`。例如：

import multiprocessing
from torch.utils.data import DataLoader

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, multiprocessing_context=multiprocessing.get_context('spawn'))

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Transferred 354/362 items from weights/yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str

根据你提供的错误信息，看起来是在加载数据集时出现了一个 `_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str` 的错误。这个错误通常是由于 Python 版本不兼容或者数据集文件损坏导致的。

你可以尝试以下解决方法：

1. 确保你的 Python 版本与项目要求的版本兼容。检查项目的文档或要求文件，查看所需的 Python 版本。

2. 如果你正在使用虚拟环境，请确保已经激活了正确的环境。你可以使用 `conda activate <env_name>`（对于 Anaconda）或者 `source <env_name>/bin/activate`（对于 venv）来激活环境。

3. 尝试重新下载或更新数据集文件。如果数据集文件损坏或不完整，会导致加载时出现错误。可以从可靠的来源重新下载数据集，并确保文件完整。

如果以上方法仍然无法解决问题，请提供更多的上下文信息，例如你使用的 Python 版本、项目的详细说明等，以便我能够更好地帮助你解决问题。

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\python.exe D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py Traceback (most recent call last): File "D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py", line 29, in <module> val_image, val_label = next(val_data_iter)#获取到一批数据，通过next得到图像，以及图相对应的标签值 File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torchvision\datasets\cifar.py", line 118, in __getitem__ img = self.transform(img) TypeError: 'module' object is not callable

这个错误通常是由于使用了错误的变量或模块名称导致的。在你的代码中，错误发生在使用`self.transform`时：

img = self.transform(img)

根据错误信息，`self.transform`被认为是一个模块而不是一个可调用的函数。

要解决这个问题，你可以检查一下是否正确导入了`transform`函数，并确保它是一个可调用的函数。你可以尝试在代码的开头添加以下导入语句来解决该问题：

from torchvision.transforms import transform

这样，`transform`函数就会被正确导入并且可以被调用。如果你已经正确导入了`transform`函数，那么可能是其他地方出现了问题。请仔细检查代码并确保所有变量和函数名都正确无误。

希望这能帮助到你！如果你还有其他问题，请随时提问。