AssertionError: runs\train\exp3\weights\last.pt training to 10 epochs is finished, nothing to resume. Start a new training without --resume, i.e. 'python train.py --weights runs\train\exp3\weights\last.pt'

这个错误是由于你尝试使用 `--resume` 参数来继续训练模型，但训练已经完成了 10 个 epochs。因此，你需要开始一个新的训练，而不使用 `--resume` 参数。你可以尝试运行以下命令来开始一个新的训练：

python train.py --weights runs\train\exp3\weights\last.pt

这将使用之前训练的权重文件 `last.pt` 来初始化模型，并开始一个新的训练过程。

相关问题

AssertionError: .\runs\train\exp\weights\last.pt training to 300 epochs is finished, nothing to resume.

这个错误是由于训练到了预定的 300 个 epoch 后，尝试重新恢复训练导致的。在这个错误中，模型已经完成了 300 个 epoch 的训练，并且没有需要恢复的内容可供使用。如果你想继续训练模型，可以尝试调整一些参数，例如增加训练的 epoch 数量或者更改学习率等。另外，你也可以检查一下文件路径是否正确，确保权重文件存在并且可用。

yolov7 为什么AssertionError: train: No labels in train.cache

这个错误通常是因为在训练过程中，没有找到训练数据集的标签。YOLOv7模型需要训练数据集的图像和对应的标签信息才能进行训练。

要解决这个问题，你可以检查以下几点：

1. 确保你的数据集文件夹中包含了所有的训练图像和对应的标签文件。标签文件可以是txt格式，每个文件对应一张图像，包含了该图像中目标的位置和类别等信息。

2. 检查标签文件是否与图像文件对应。确保每个图像都有一个对应的标签文件，并且文件名相同或者能够正确匹配。

3. 检查标签文件的格式是否正确。YOLOv7要求标签文件的内容按照一定格式进行编写，比如每行包含一个目标的信息，格式可以是：类别索引 中心点x 中心点y 宽度 高度。你可以查看一下YOLOv7的文档或示例代码来了解具体的标签格式要求。

如果你已经检查了以上几点，仍然出现这个错误，可能是因为数据集准备过程中出现了一些问题。你可以仔细检查数据集准备的代码，确保数据集和标签的生成过程正确无误。