File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\runpy.py", line 196, in _run_module_as_main return run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\runpy.py", line 86, in run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\Scripts\yolo.exe_main.py", line 7, in <module> File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\ultralytics\yolo\cfg_init.py", line 398, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 366, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\ultralytics\yolo\engine\trainer.py", line 127, in init raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'mydata_tuomin\tuomin.yaml' error 'str' object is not a mapping

这条错误可能是由于`mydata_tuomin\tuomin.yaml`数据集文件中的某些参数格式不正确导致的。具体错误信息是`'str' object is not a mapping'`，可能是因为`tuomin.yaml`中使用了字符串而不是数据字典。您可以检查一下`tuomin.yaml`文件中的格式是否正确，并确保所有参数都是数据字典格式。另外，您可以尝试使用其他数据集文件或创建新的数据集文件来解决此问题。

相关问题

"D:\Anaconda\envs\yolov5\lib\site-packages\seaborn\__init__.py",

"D:\Anaconda\envs\yolov5\lib\site-packages\seaborn\__init__.py" 是一个Python模块的文件路径。根据路径可以看出，这个文件位于Anaconda环境中名为"yolov5"的虚拟环境中的seaborn库的安装目录下。

seaborn是一个用于数据可视化的Python库，它基于matplotlib库，并提供了更高级别的接口和样式设置，使得绘图更加简单和美观。在seaborn库中，__init__.py文件是一个初始化文件，它定义了seaborn库的导入行为和一些基本设置。

具体来说，__init__.py文件可能包含了以下内容：
1. 导入其他模块或子模块：__init__.py文件可以导入其他模块或子模块，以便在使用seaborn库时可以直接访问这些功能。
2. 定义全局变量或常量：__init__.py文件可以定义一些全局变量或常量，以便在其他模块中使用。
3. 执行一些初始化操作：__init__.py文件可以执行一些初始化操作，例如设置默认样式、加载主题等。

总之，"D:\Anaconda\envs\yolov5\lib\site-packages\seaborn\__init__.py" 是seaborn库的一个初始化文件，它在seaborn库被导入时被执行，用于定义一些基本设置和功能导入。

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'))