分析错误信息D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 283 layers, 7063542 parameters, 7063542 gradients, 16.5 GFLOPS Transferred 354/362 items from F:\Desktop\yolov5-5.0\weights\yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str Process finished with exit code 1
时间: 2023-07-21 17:03:50 浏览: 113
根据错误信息可以看出,这个错误是由于在使用pickle模块进行反序列化时出现了问题。具体来说,出现了`_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str`错误。
该错误通常发生在Python版本升级或代码迁移过程中,可能是由于pickle模块在不同版本之间的行为变化导致的。
解决这个问题的方法是将相关的pickle文件重新生成,以确保与当前使用的Python版本兼容。你可以尝试以下步骤来解决问题:
1. 确保你正在使用相同版本的Python和相关库。检查你的环境是否与YOLOv5要求的Python版本和依赖项一致。
2. 清除之前生成的pickle文件。删除之前保存的.pickle文件,并重新运行脚本以重新生成它们。
3. 检查代码中是否存在pickle相关的操作。查找代码中涉及pickle模块的部分,并确保使用适当的参数和方法进行序列化和反序列化。
4. 尝试使用其他序列化库替代pickle。如果问题仍然存在,可以尝试使用其他序列化库,如`joblib`或`dill`,作为替代方案。
如果上述方法仍无法解决问题,请提供更多的细节和代码片段,以便我能更具体地帮助你解决问题。
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C:\Users\Wayne\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\lib\
引用:注意:从github下载好的whisper自带的依赖中torch是cpu版本,所以在clone完成后需要自行修改torch依赖,进入anaconda环境中比如我的路径如下: F:\anaconda3\envs\whisper\Lib\site-packages 。
引用:找到你自己的路径,将torch相关文件夹删除,在回到终端输入: conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia 。
引用:可以参考文章conda的安装,Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。
引用:在终端执行命令 conda create -n whisper python=3.9 conda activate whisper pip install git https://github.com/openai/whisper.git 。
根据您的引用内容,C:\Users\Wayne\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\lib\是torch模块的路径。这个路径下的文件是关于torch的库文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py
D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py是一个文件路径,它位于torch库中的utils模块的data文件夹中。在这个文件中,定义了DataLoader类,该类用于加载数据集并生成批次数据进行训练。
根据你提供的引用内容,可以看出D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py文件在创建数据加载器时被使用。具体地说,在创建数据集和数据加载器之后,我们可以在D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py文件中找到用来控制进程数的参数num_workers。
此外,引用中的代码片段表明,如果在使用Windows操作系统时,需要在代码中加入freeze_support()函数。这个函数的作用是为了解决在Windows平台上使用多进程时可能遇到的问题。
综上所述,D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py是一个在torch库中定义了DataLoader类的文件路径,它在创建数据加载器时使用num_workers参数控制进程数,并且在Windows平台上需要使用freeze_support()函数来解决多进程问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习GitHub复现常见错误之参数num_workers引发的错误:“BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe”](https://blog.csdn.net/qq_20373723/article/details/105326359)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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