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
时间: 2023-06-18 07:04:42 浏览: 517
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。
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Traceback (most recent call last): File "train.py", line 616, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "train.py", line 88, in train model = Model(opt.cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create File "D:\yolov7\yolov7-main\models\yolo.py", line 532, in __init__ self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist 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 TypeError: __init__() takes from 3 to 4 positional arguments but 5 were given
这个错误的意思是在 `yolo.py` 文件的 `__init__()` 函数中,有一个 `m()` 函数的参数数量不正确。它期望接收 3 到 4 个位置参数,但实际上给了 5 个参数。因此,你需要检查你的代码并确保在调用 `m()` 函数时,传递的参数数量是正确的。你可以检查 `train.py` 文件中的 `train()` 函数,特别是在调用 `Model()` 函数时是否有传递正确的参数。
File "train.py", line 616, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "train.py", line 88, in train model = Model(opt.cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create File "D:\yolov7\yolov7-main\models\yolo.py", line 532, in __init__ self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist File "D:\yolov7\yolov7-main\models\yolo.py", line 808, in parse_model m_ = nn.Sequential(*[m(*args) for _ in range(n)]) if n > 1 else m(*args) # module TypeError: __init__() takes from 3 to 4 positional arguments but 5 were given
这是一个 TypeError 错误,意味着在调用 `yolo.py` 中的 `__init__()` 函数时传入的参数数量不正确。根据代码,`parse_model()` 函数在调用 `__init__()` 函数时传入了 5 个参数,但是该函数只接受 3 或 4 个位置参数。
你需要检查传入 `__init__()` 函数的参数数量是否正确,并确保每个参数都正确传递。可能需要查看 `parse_model()` 函数的实现,以确定哪个参数不正确。