File "C:\shunyun\yolov5-mask-42-master\utils\loss.py", line 120, in __call__ tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets) # targets TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

根据你提供的错误信息，问题出现在文件 `C:\shunyun\yolov5-mask-42-master\utils\loss.py` 的第 120 行，具体是在 `__call__` 方法中的 `self.build_targets(p, targets)` 行。

这个错误通常表示 `self.build_targets(p, targets)` 返回了一个 None 值，而你试图对其进行解包操作。

要解决这个问题，你可以检查 `build_targets` 方法的实现，并确保它始终返回一个可迭代对象，而不是 None。

另外，你还可以在调用 `build_targets` 方法之前添加一些调试输出语句，以便查看相关变量的值，并确保它们符合预期。

如果你能提供 `loss.py` 文件中 `build_targets` 方法的代码，我可以帮助你更具体地解决这个问题。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 517, in main device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size) File "E:\yolov5-master\utils\torch_utils.py", line 118, in select_device assert torch.cuda.is_available() and torch.cuda.device_count() >= len(device.replace(',', '')), \ AssertionError: Invalid CUDA '--device 3' requested, use '--device cpu' or pass valid CUDA device(s)

根据你提供的错误信息，这是在运行YOLOv5的训练脚本时出现的错误。错误信息显示，你使用了无效的CUDA设备选项"--device 3"，建议你检查一下你的CUDA设备是否正确安装并配置好了。你可以尝试使用有效的CUDA设备选项，例如"--device 0"或"--device 1"。如果你只想使用CPU进行训练，则可以使用"--device cpu"选项。

File "D:\python\yolov5-7.0 - 1\utils\general.py", line 483, in check_file

根据提供的引用内容，无法确定完整的上下文和代码，因此无法准确回答您的问题。但是，根据引用中提到的文件路径，可以猜测这是在检查文件是否存在的函数中的一行代码。具体而言，这可能是在检查模型权重文件是否存在的过程中出现的错误。如果文件不存在，该函数将引发异常并输出错误消息。如果您想更深入地了解这个问题，建议查看完整的代码并检查相关的文件路径和文件名是否正确。