AttributeError: 'DetectMultiBackend' object has no attribute 'model_type'

根据引用中的信息，报错"AttributeError: 'DetectMultiBackend' object has no attribute 'model_type'"可能是由于缺少输入或权值文件丢失导致的。通过修改代码中的模型路径参数来解决该问题。你可以尝试将参数"--weights"的默认值修改为正确的权值文件路径。

根据引用和引用的信息，你还可以检查你的配置是否满足yolov5的要求，如Python版本大于等于3.8、PyTorch版本大于等于1.6等。另外，如果你使用的权值文件版本较旧，可能会导致此问题。建议从官方GitHub下载最新的权值文件来解决问题。

总结起来，你可以尝试以下几个步骤来解决这个问题：
1. 修改代码中的模型路径参数"--weights"，确保指向正确的权值文件路径。
2. 确认你的配置是否满足yolov5的要求，如Python版本和PyTorch版本等。
3. 如果你使用的权值文件版本较旧，可以尝试从官方GitHub下载最新的权值文件来解决问题。

希望以上信息对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

AttributeError: Sequential object has no attribute predict_classes

这个错误通常出现在使用 Keras Sequential 模型的时候，因为它并没有 predict_classes 方法。如果你想要获取模型的预测结果，可以使用 predict 方法，然后再使用 numpy 库中的 argmax 方法获取每个样本的预测结果索引。例如：

import numpy as np

# 假设 model 是一个 Keras Sequential 模型
predictions = model.predict(input_data)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)

这样就可以得到每个样本的预测结果了。

attributeerror: 'nonetype' object has no attribute 'model_checkpoint_path

这个错误通常是因为代码中使用了一个NoneType对象，并尝试访问它的属性。Python中的NoneType表示空值或者未定义的对象，如果尝试对它进行属性访问就会出现这个错误。

造成这个错误的原因可能有很多种，比如在某个地方忘记对一个对象进行赋值，结果变成了None; 或者在调用某个函数时，它返回了None而不是预期的对象。另外，有时候也可能是因为代码中的逻辑错误导致了这个问题。

要解决这个问题，首先需要找到引发错误的代码行，然后检查在这个地方为什么会得到一个NoneType对象。可以通过打印相关对象的值，或者使用调试器来跟踪代码的执行过程。一旦找到了问题的根源，就可以针对性地进行修复，比如添加必要的赋值语句，或者处理函数返回None的情况。

另外，为了避免类似的问题，也可以加强对代码的逻辑分析和错误处理，确保所有的对象都在使用之前已经被正确地初始化。这样可以提前发现潜在的NoneType对象引发的错误，避免它们的出现。