ameError: name 'get_yolo_model' is not defined

错误提示 `name 'get_yolo_model' is not defined` 表明在当前的代码上下文中，`get_yolo_model()` 函数并未被定义。这通常意味着你尝试调用了该函数，但之前并没有在你的代码里声明或导入它。

`get_yolo_model()` 可能是一个用于创建、初始化或加载YOLO模型的函数。如果这是在一个Python脚本或模块中，你需要确保你在引用该函数的地方先定义了它，或者已经从某个地方导入了相应的定义。例如，如果你有一个名为 `models.py` 的模块，其中定义了 `get_yolo_model()`，那么在另一个文件中应该像这样导入：

from models import get_yolo_model

然后你就可以在需要的地方使用 `get_yolo_model()` 了。

如果没有在其他地方找到它的定义，可能是你忘记在当前文件或者相关的库文件中编写这个函数，或者函数名拼写有误。确保检查一下是否有如下内容：

def get_yolo_model():
    # Your implementation goes here

或者确保你已经在正确的模块里导入了正确的函数名称。

相关问题

AttributeError: 'kpu_yolo2_find' object has no attribute 'keys'

这个问题是关于YOLOV5训练好模型测试时出现的错误："AttributeError: 'kpu_yolo2_find' object has no attribute 'keys'"。根据你提供的引用内容，我没有找到和这个错误相关的信息。但是，我可以给你一些一般性的解决方法来解决类似的错误。

首先，确保你的代码中没有拼写错误或者语法错误。检查一下你是否正确地使用了相关的类和方法。

其次，这个错误可能是由于使用了不兼容的版本或库的组合导致的。请检查你的环境是否与所用的版本和库相匹配。比如，你提到了你的本机环境，但并没有提到与这个错误相关的具体版本信息。

最后，我建议你搜索一下关于这个错误的更多信息。很可能其他人也遇到过类似的问题，并且找到了解决方法。在开发者社区或相关论坛上寻求帮助也是一个很好的选择。

希望这些建议对你有帮助！如果你有任何其他问题，请随时问我。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOV5 训练好模型测试时出现问题：AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_...](https://blog.csdn.net/qq_40280673/article/details/125095353)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [TensorFlow2.1.0报错解决：AttributeError: ‘Sequential’ object has no attribute ‘_get_distribution_...](https://download.csdn.net/download/weixin_38518668/13750338)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

if isinstance(model, nn.DataParallel): model = model.module yolo_layers = get_yolo_layers(model)

这段代码的作用是将一个经过 nn.DataParallel 包装的模型解包成原始模型。在 PyTorch 中，nn.DataParallel 可以用于将模型并行化处理，以提高训练速度。但是，当需要保存或加载模型时，我们需要将其还原为原始模型。因此，这段代码中的操作就是将 nn.DataParallel 包装的模型中的 module 提取出来，以得到原始模型。接下来，代码中的 get_yolo_layers 函数会获取原始模型中的 YOLO 模型层。