在__int__.py中找不到引用utils

如果在 `__init__.py` 文件中找不到 `utils` 的引用，可能有以下几种可能性：

1. `utils` 模块没有被导入。这种情况下，你需要在 `__init__.py` 文件中导入 `utils` 模块，例如：

from . import utils

2. `utils` 模块没有被正确命名或放置在正确的位置。如果你的 `utils` 模块没有被正确命名或者放置在正确的位置，就会导致 `__init__.py` 文件中无法引用它。此时你需要检查一下 `utils` 模块的文件名是否正确，以及它是否放置在正确的文件夹中。

3. `utils` 模块中没有定义需要被导入的函数或类。如果在 `utils` 模块中没有定义需要被导入的函数或类，就会导致 `__init__.py` 文件中引用 `utils` 模块时出现错误。此时你需要检查一下 `utils` 模块中是否定义了需要被导入的函数或类。

希望这些提示能够帮助你解决问题。

相关问题

File "E:\ZLF\edm-main\torch_utils\distributed.py", line 30, in init torch.cuda.set_device(int(os.environ.get('LOCAL_RANK', '0'))) File "D:\anoconda\envs\DG\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 350, in set_device torch._C._cuda_setDevice(device) AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'怎么改

这个错误似乎是由于 PyTorch 版本不兼容或安装方式不正确导致的。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查 PyTorch 版本是否正确，如果不正确，可以尝试升级到最新版本或更换兼容的版本。

2. 检查 PyTorch 是否正确安装，可以尝试重新安装 PyTorch。

3. 检查 CUDA 是否正确安装，可以尝试重新安装 CUDA。

4. 检查环境变量是否正确设置，可以尝试手动设置环境变量。

如果以上方法都不能解决问题，建议查看 PyTorch 的官方文档或向 PyTorch 社区寻求帮助。

在pycharm中怎样将数据加入yolov5中的train.py代码中

在PyCharm中将数据加入到YOLOv5的`train.py`中，你需要准备一个用于训练的数据集，通常遵循Darknet的数据格式，也就是`.txt`文本文件，每个条目包含图片路径和标注框信息。以下是基本步骤：

1. **组织数据**：数据应该按照以下格式存储在一个或多份.txt文件中，每行是一个样本：

   path/to/image.jpg label_0 x_min y_min width height ... (更多标签和坐标)

2. **下载或创建dataset目录**：YOLOv5期望数据集位于`./data/dataset`目录下。确保这个目录存在并且包含了所有的训练和验证数据。

3. **修改`train.py`中的数据源设置**：
打开`train.py`文件，在`dataset.names`行之前添加你的数据集名称，类似这样：

   names = ['your_dataset.txt']

4. **加载数据**：
在`from utils.datasets import *`之后，添加你的数据加载函数，如果默认的`load_coco`不适合，你可以自定义一个读取文本数据的函数：

   def load_your_data(name):
       imglist = []
       with open(name) as f:
           for line in f.readlines():
               imgname, label, *coords = line.strip().split()
               imglist.append((imgname, np.array(coords).astype(int)))
       return imglist
   datasets = [load_your_data(names[0])]

5. **训练配置**：
确保`model.train()`部分的`data`参数指向了你的数据集，如：

   data = {'names': names[0], 'batch_size': bs, 'shuffle': True}

6. **运行训练**：
使用PyCharm的Run菜单或直接在编辑器中运行`train.py`文件，它会读取并处理你提供的数据。

注意：实际操作过程中可能还需要调整其他参数，如批大小（`bs`）、学习率、训练轮数等，以适应你的数据和需求。