File "c:\Users\ASUS\Desktop\edgeai-yolov5-yolo-pose\utils\datasets.py", line 414, in __init__ labels, shapes, self.segments = zip(*cache.values()) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)

时间: 2024-04-24 19:21:16 浏览: 224
这个错误通常发生在 Python 代码中,其中一个函数或方法期望从一个迭代器或可迭代对象中获取一定数量的值,但实际上获取的值不足。在你提供的代码中,报错的地方是在 `datasets.py` 文件的第 414 行。 根据错误信息,`cache.values()` 应该返回一个可迭代对象,其中包含了至少 3 个值,但实际上它返回了 0 个值。这意味着 `cache` 是一个空的字典或者是一个没有值的字典。 要解决这个问题,你可以检查一下 `cache` 字典是如何被创建和填充的。确保在使用它之前,确实存在至少 3 个值。另外,你也可以打印一下 `cache` 的内容,以便进一步调试问题。 如果你需要更详细的帮助,请提供更多相关的代码和背景信息,我会尽力帮助你解决问题。
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Traceback (most recent call last): File "d:/Python/ultralytics-main/val.py", line 8, in <module> metrics = model.val() # no arguments needed, dataset and settings remembered File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\validator.py", line 127, in __call__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\data\utils.py", line 195, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\utils\checks.py", line 292, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: '/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml' does not exist (test) PS D:\Python\ultralytics-main> & D:/Application/Anaconda/envs/test/python.exe d:/Python/ultralytics-main/val.py Ultralytics YOLOv8.0.105 Python-3.8.0 torch-1.13.1+cu116 CUDA:0 (NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti with Max-Q Design, 6144MiB) YOLOv8s summary (fused): 168 layers, 11132550 parameters, 0 gradients, 28.5 GFLOPs Traceback (most recent call last): File "d:/Python/ultralytics-main/val.py", line 8, in <module> metrics = model.val() # no arguments needed, dataset and settings remembered File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\validator.py", line 127, in __call__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\data\utils.py", line 195, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\utils\checks.py", line 292, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: '/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml' does not exist

这个错误是因为程序在执行时找不到'/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml'文件。可能的原因是你的程序在执行时使用了错误的文件路径或者文件不存在。 你需要检查一下'/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml'文件的路径是否正确。如果路径正确,你需要确认该文件是否存在。如果文件不存在,你需要检查一下文件路径是否正确,或者是否需要下载该文件。 如果你确定文件路径和文件都是正确的,那么你可能需要查看程序的代码,看看是否有其他代码修改了文件路径或者删除了该文件。

(python39) D:\23101\yolov5-master>python export.py --weights best.pt --img-size 640 --batch-size 1 --include onnx Traceback (most recent call last): File "D:\23101\yolov5-master\export.py", line 71, in <module> from models.yolo import ClassificationModel, Detect, DetectionModel, SegmentationModel File "D:\23101\yolov5-master\models\yolo.py", line 24, in <module> from models.common import * File "D:\23101\yolov5-master\models\common.py", line 28, in <module> from utils.dataloaders import exif_transpose, letterbox File "D:\23101\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 31, in <module> from utils.augmentations import (Albumentations, augment_hsv, classify_albumentations, classify_transforms, copy_paste, File "D:\23101\yolov5-master\utils\augmentations.py", line 15, in <module> from utils.general import LOGGER, check_version, colorstr, resample_segments, segment2box, xywhn2xyxy File "D:\23101\yolov5-master\utils\general.py", line 38, in <module> from ultralytics.yolo.utils.checks import check_requirements ModuleNotFoundError: No module named 'ultralytics'

这个错误提示是缺少 `ultralytics` 模块,你需要先安装 `ultralytics` 模块,可以使用以下命令安装: ``` pip install ultralytics ``` 安装完成后再次运行 `export.py` 应该就可以了。
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Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 531, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "E:\yolov5-master\train.py", line 312, in train pred = model(imgs) # forward File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 209, in forward return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 121, in _forward_once x = m(x) # run File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 167, in forward return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 217, in forward input = module(input) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 120, in forward return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 56, in forward return self.act(self.bn(self.conv(x))) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\activation.py", line 396, in forward return F.silu(input, inplace=self.inplace) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2058, in silu return torch._C._nn.silu_(input) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 2.92 GiB already allocated; 951.00 MiB free; 3.01 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

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