LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/lib/

这是一个设置系统环境变量 LD_LIBRARY_PATH 的命令，目的是将 torch 库的路径添加到 LD_LIBRARY_PATH 中。LD_LIBRARY_PATH 是 Linux 系统中用于指定动态链接库搜索路径的环境变量，它告诉操作系统在哪里可以找到共享库文件。在这个命令中，我们将 /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/lib/ 添加到 LD_LIBRARY_PATH 中，这样系统就可以在这个路径下寻找 torch 库中的共享库文件并加载它们。

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Traceback (most recent call last): File "train.py", line 76, in <module> loss = criterion(outputs, labels)# 调用损失函数、优化函数 File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/nn/modules/loss.py", line 530, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/nn/functional.py", line 3269, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

这个错误是因为你的`target`是一个list对象，但是在使用`mse_loss`时，它需要是一个tensor对象。所以你需要将`target`转换为tensor对象。

您可以使用`torch.tensor()`函数将list转换为tensor，像这样：

target = torch.tensor(target)

然后再次运行您的代码，这个错误就应该被解决了。

File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/nn/tasks.py", line 467, in parse_model m = getattr(torch.nn, m[3:]) if 'nn.' in m else globals()[m] # get module KeyError: 'CBAM'

这错误的原因是你在代码中尝试使用了 CBAM 模块，但是该模块并不存在于 `torch.nn` 中。可能是你使用了一个自定义的模块或者第三方库中的模块。你需要确保该模块已经正确安装，并且可以被 Python 正确导入。如果你确定该模块已经正确安装，但是依然出现这个错误，那么你可以尝试在代码中手动导入该模块，例如：

from my_custom_module import CBAM

或者尝试使用其他模块代替 CBAM。