如何解决yolov5_det: /home/liao/tensorrtx-yolov5-v7.0/yolov5/src/model.cpp:311: nvinfer1::ICudaEngine* build_det_engine(unsigned int, nvinfer1::IBuilder*, nvinfer1::IBuilderConfig*, nvinfer1::DataType, float&, float&, std::__cxx11::string&): Assertion `upsample11' failed.

时间: 2024-02-02 09:04:36 浏览: 164
这个错误可能是由于upsample层的问题导致的，建议您检查代码中是否正确定义了upsample层。您可以尝试将upsample层更改为其他的上采样方法，例如最近邻插值或双线性插值等。另外，您可以尝试更改您使用的TensorRT版本或是升级您的GPU驱动程序，如果您使用的是较旧版本的TensorRT，也可能会导致此错误的发生。如果问题仍然存在，您可以提供更多的上下文和代码示例以便更深入地了解问题并找到解决方案。
相关问题

yolov5_det: /home/liao/tensorrtx-yolov5-v7.0/yolov5/src/model.cpp:311: nvinfer1::ICudaEngine* build_det_engine(unsigned int, nvinfer1::IBuilder*, nvinfer1::IBuilderConfig*, nvinfer1::DataType, float&, float&, std::__cxx11::string&): Assertion `upsample11' failed.

这个错误可能是由于模型构建时出现了问题导致的。建议您检查代码中与模型构建相关的部分，例如网络层次结构、输入输出张量的形状等。特别是检查您是否正确使用了upsample层。此外，您可以尝试更改您的代码或使用不同版本的库来解决这个问题。如果无法解决问题，您可以提供更多的上下文和代码示例，以便更深入地了解问题并找到解决方案。

./yolov5_det -s yolov5_custom.wts yolov5.engine c 0.17 0.25

很抱歉，我无法提供关于"./yolov5_det -s yolov5_custom.wts yolov5.engine c 0.17 0.25"的具体介绍，因为这是一个命令行的执行命令，而我是一个AI助手无法执行命令。但是我可以告诉你一些关于YOLOv5的基本信息。 YOLOv5是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv5相比于之前的版本有着更高的检测精度和更快的检测速度。它采用了一种单阶段的检测方法，可以实时地在图像或视频中检测出多个目标物体的位置和类别。 关于你提到的命令"./yolov5_det -s yolov5_custom.wts yolov5.engine c 0.17 0.25"，根据命令的格式推测，可能是用于将自定义的权重文件（yolov5_custom.wts）转换为TensorRT引擎文件（yolov5.engine），并设置了一些参数（c 0.17 0.25）。具体的参数含义需要查看相关文档或代码来确定。 如果你对YOLOv5或目标检测算法有更多的问题，请随时提问。
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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/...

请帮我翻译每一句代码：def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_...

(mypytorch) C:\Users\as729>yolo detect train data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt epochs=150 imgsz=640 batch=16 patience=150 project=C:/ultralytics/runs/visdrone name=yolov8s Ultralytics YOLOv8.0.139 Python-3.9.17 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt, data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml, epochs=150, patience=150, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=C:/ultralytics/runs/visdrone, name=yolov8s, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, show=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, vid_stride=1, line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=C:\ultralytics\runs\visdrone\yolov8s5 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 123, in __init__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 196, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 330, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 367, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 127, in __init__ raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml' error 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist

如果你确定文件的绝对路径是正确的，但仍然找不到文件，有几个可能的原因： ...如果上述步骤都没有解决问题，请提供更多详细信息，例如操作系统、代码示例和完整的错误消息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

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![传感器集成全攻略：ICM-42688-P运动设备应用详解](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-ba33fcfbde1d1207d7b8fe45b6ea58d0.png) # 摘要 ICM-42688-P传感器作为一种先进的惯性测量单元，广泛应用于多种运动设备中。本文首先介绍了ICM-42688-P传感器的基本概述和技术规格，然后深入探讨了其编程基础，包括软件接口、数据读取处理及校准测试。接着，本文详细分析了该传感器在嵌入式系统、运动控制和人机交互设备中的实践应用，并且探讨了高级功能开发，
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matlab 中实现 astar

在MATLAB中，A*算法是一种用于求解最短路径问题的启发式搜索算法。它适用于带权重的图或网格，特别是当有大量潜在解决方案时，比如迷宫寻路问题。以下是使用MATLAB基本步骤来实现A*算法： 1. **数据结构准备**： - 创建一个二维数组表示地图，其中0代表可以通行的节点，其他值代表障碍物或边界。 - 定义一个队列（通常使用`prioritiesqueue`）来存储待探索的节点及其信息。 2. **初始化**： - 设定起始节点（start），目标节点（goal），以及每个节点的初始g值（从起点到该点的实际代价）和f值（g值加上估计的h值，即启发函数）。 3.