File "D:\yolov5-cell\models\yolo.py", line 291, in parse_model m_ = nn.Sequential(*(m(*args) for _ in range(n))) if n > 1 else m(*args) # module TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'stride'

这个错误提示表明，你在调用模块构造函数时，缺少了一个名为“stride”的必需位置参数。具体来说，这个错误是由于在解析模型时，在第 291 行代码处调用了一个模块构造函数，但是该函数需要传递一个名为“stride”的必需位置参数，但是在调用时没有传递这个参数，导致了这个错误的发生。

要解决这个问题，你需要检查你的代码中调用该构造函数的位置，并确保在调用时传递了正确的参数数量和类型。你需要查看该模块类的定义，以确定它是否需要一个名为“stride”的位置参数，如果需要，那么你需要传递这个参数。如果你不确定如何传递这个参数，可以查看相关文档或者参考代码示例，以便获取更多信息。

如果你能提供更多代码上下文信息，我可以提供更具体的帮助。

相关问题

File "d:\Desktop\毕设所有东西\model\yolov5-6.0\train.py", line 844, in <module> main(opt) File "d:\Desktop\毕设所有东西\model\yolov5-6.0\train.py", line 724, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "d:\Desktop\毕设所有东西\model\yolov5-6.0\train.py", line 131, in train anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create File "d:\Desktop\毕设所有东西\model\yolov5-6.0\models\yolo.py", line 126, in __init__ ch=[ch]) # model, savelist File "d:\Desktop\毕设所有东西\model\yolov5-6.0\models\yolo.py", line 383, in parse_model m_ = nn.Sequential(*[m(*args) for _ in range(n)]) if n > 1 else m(*args) # module TypeError: __init__() takes 2 positional arguments but 3 were given

根据您提供的错误信息，在 "d:\Desktop\毕设所有东西\model\yolov5-6.0\train.py" 文件的第 844 行出现了问题。在这一行中调用了 "main(opt)" 方法。

进一步追踪错误，发现在 "train.py" 文件的第 724 行调用了 "train(opt.hyp, opt, device, callbacks)" 方法。

然后，在 "train.py" 文件的第 131 行，在创建模型实例时，调用了 "__init__()" 方法，并传递了 3 个位置参数，但是该初始化方法只接收了 2 个位置参数。

根据错误信息，问题出现在 "yolo.py" 文件的第 383 行，该行代码中调用了 "__init__()" 方法。

为了解决这个问题，您需要检查 "yolo.py" 文件中的代码，并确保在创建模型实例时，传递正确数量的参数给 "__init__()" 方法。

如果您需要更详细的帮助，请提供更多关于您的代码和问题背景的信息。

File "D:\yolov7\yolov7-main\models\yolo.py", line 809, in parse_model m_ = nn.Sequential(*[m(*args) for _ in range(n)]) if n > 1 else m(*args) # module

这行代码是 YOLOv7 模型中的一个函数 parse_model 的一部分。

在这行代码中，首先判断变量 n 是否大于1，如果大于1，就使用 nn.Sequential 这个 PyTorch 中的模型容器将 m 复制 n 次，并把这些复制得到的模型放在一个序列中。如果 n 不大于1，就直接使用单个的 m 模型。

在这个函数中，m 是一个 PyTorch 模型，args 是一个列表，包含了 m 模型所需的所有参数。这行代码的作用是根据 n 的值来决定是使用单个模型还是多个相同模型的序列，并把这些模型连接起来，以构建 YOLOv7 模型的主干网络。