cannot import name 'LOGGER' from 'utils.general'

这个错误是由于在文件'libs.detect_utils.general'中无法导入名为'LOGGER'的变量所引起的。\[1\]这可能是因为在该文件中没有定义名为'LOGGER'的变量，或者在导入时出现了错误。要解决这个问题，你可以检查一下'libs.detect_utils.general'文件中是否存在名为'LOGGER'的变量，并确保它被正确导入。另外，还可以检查一下导入语句是否正确，路径是否正确。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查代码逻辑或寻求其他解决方案。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [labelGo使用错误记录](https://blog.csdn.net/etrospect/article/details/125937353)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

import val # for end-of-epoch mAP from models.experimental import attempt_load from models.yolo import Model from utils.autoanchor import check_anchors from utils.autobatch import check_train_batch_size from utils.callbacks import Callbacks from utils.dataloaders import create_dataloader from utils.downloads import attempt_download, is_url from utils.general import (LOGGER, check_amp, check_dataset, check_file, check_git_status, check_img_size, check_requirements, check_suffix, check_yaml, colorstr, get_latest_run, increment_path, init_seeds, intersect_dicts, labels_to_class_weights, labels_to_image_weights, methods, one_cycle, print_args, print_mutation, strip_optimizer, yaml_save) from utils.loggers import Loggers from utils.loggers.wandb.wandb_utils import check_wandb_resume from utils.loss import ComputeLoss from utils.metrics import fitness from utils.plots import plot_evolve, plot_labels from utils.torch_utils import (EarlyStopping, ModelEMA, de_parallel, select_device, smart_DDP, smart_optimizer, smart_resume, torch_distributed_zero_first)这个代码什么意思

这个代码是一个Python脚本，其中使用了一些自定义模块和第三方模块，主要功能包括：

- 导入自定义模块和第三方模块
- 加载YOLO模型
- 检查anchors是否合理
- 检查训练batch size是否合理
- 定义回调函数
- 创建数据加载器
- 下载模型权重
- 检查数据集是否合理
- 检查文件是否存在
- 检查Git状态
- 检查图像大小是否合理
- 检查系统配置是否满足要求
- 检查标签的类别权重
- 检查标签的图像权重
- 定义一些优化方法
- 定义一些计算损失的方法
- 定义一些评估指标
- 定义一些绘图方法
- 定义一些辅助工具方法

mport socket from collections import OrderedDict import numpy as np import tensorflow as tf import utils.io.image import utils.io.landmark import utils.io.text import utils.np_image import utils.sitk_image import utils.sitk_np from dataset import Dataset from datasets.pyro_dataset import PyroClientDataset from network import Unet from spine_localization_postprocessing import bb, bb_iou from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision from tensorflow_train_v2.dataset.dataset_iterator import DatasetIterator from tensorflow_train_v2.train_loop import MainLoopBase from tensorflow_train_v2.utils.data_format import get_batch_channel_image_size from tensorflow_train_v2.utils.loss_metric_logger import LossMetricLogger from tensorflow_train_v2.utils.output_folder_handler import OutputFolderHandler from tqdm import tqdm

这段代码看起来是一个Python脚本，导入了一些需要的模块和库，包括socket、collections、numpy、tensorflow等。它还引用了一些自定义的模块和类，如utils.io、dataset、network等。代码中还使用了一些函数和类，如Unet、bb、bb_iou等。最后还使用了tqdm库来显示进度条。这段代码似乎是与图像处理、数据集处理和训练相关的。请问你有什么具体的问题或需要进一步的解释吗？