with torch.no_grad(): if opt.update: # update all models (to fix SourceChangeWarning) for opt.weights in ['yolov5s.pt', 'yolov5m.pt', 'yolov5l.pt', 'yolov5x.pt', 'yolov3-spp.pt']: detect() create_pretrained(opt.weights, opt.weights) else: detect()

这段代码使用了PyTorch框架中的torch.no_grad()函数，该函数将在上下文中禁用梯度计算，从而使得在此上下文中进行的操作不会影响模型的梯度计算。如果opt.update为真，则在此上下文中进行的操作将会更新模型的参数。

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代码解释 with torch.no_grad(): if opt.update: # update all models (to fix SourceChangeWarning) for opt.weights in ['yolov7.pt']: detect() strip_optimizer(opt.weights) else: detect()

这段代码主要是用于检测目标，并且在进行检测时，使用了 `torch.no_grad()` 上下文管理器，以确保在进行前向传递时，不会计算梯度（因为检测目标时不需要计算梯度）。

如果 `opt.update` 为 True，则会更新所有模型权重（通过 `opt.weights = 'yolov7.pt'` 指定权重文件），并且通过 `strip_optimizer()` 函数，将优化器相关的信息从权重文件中删除，以避免在使用新权重进行推理时出现错误。

如果 `opt.update` 为 False，则直接进行目标检测，不进行任何权重更新操作。

YOLOv5s summary: 224 layers, 7062001 parameters, 0 gradients Traceback (most recent call last): File "D:/desktop/深度学习导论/yolov5mine/yolov5-7.0/detect.py", line 277, in <module> main(opt) File "D:/desktop/深度学习导论/yolov5mine/yolov5-7.0/detect.py", line 272, in main run(**vars(opt)) File "D:\python\anaconda\envs\pytorch_new\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 26, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "D:/desktop/深度学习导论/yolov5mine/yolov5-7.0/detect.py", line 99, in run model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data, fp16=half) File "D:\desktop\深度学习导论\yolov5mine\yolov5-7.0\models\common.py", line 501, in __init__ if names[0] == 'n01440764' and len(names) == 1000: # ImageNet KeyError: 0

这个错误是由于程序尝试访问一个不存在的键值引起的。具体来说，在程序的第 501 行，它尝试使用一个名为 names 的列表对象的第一个元素，但是该列表对象可能是空的或未定义的，因此无法访问其第一个元素，导致 KeyError: 0 错误。你需要检查代码中的 names 列表对象是否已经正确定义和初始化。