Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/test/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 394, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 252, in predict return self.predictor.predict_cli(source=source) if is_cli else self.predictor(source=source, stream=stream) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 189, in predict_cli for _ in gen: # running CLI inference without accumulating any outputs (do not modify) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 43, in generator_context response = gen.send(None) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 215, in stream_inference self.setup_source(source if source is not None else self.args.source) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 197, in setup_source self.dataset = load_inference_source(source=source, imgsz=self.imgsz, vid_stride=self.args.vid_stride) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/data/build.py", line 158, in load_inference_source dataset = LoadStreams(source, imgsz=imgsz, vid_stride=vid_stride) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/data/dataloaders/stream_loaders.py", line 57, in __init__ raise ConnectionError(f'{st}Failed to open {s}') ConnectionError: 1/1: 0... Failed to open 0 Sentry is attempting to send 2 pending events Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit

这个错误是由于无法打开数据源导致的。具体来说，看起来代码是在尝试使用 YOLO 进行物体检测，但是无法打开数据源（source）。

你可以检查数据源路径是否正确，并确保你有足够的权限来打开该路径中的文件。另外，还可以检查你的网络连接是否正常，如果你正在尝试从远程服务器上访问数据源，那么网络连接问题可能是导致该错误的原因之一。

相关问题

使用superset db upgrade 出错Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/superset/bin/superset", line 5

这个错误信息比较简略，无法确定具体问题。可以尝试以下几个步骤进行排查：

1. 确认是否已经安装了Superset并且环境变量配置正确。
2. 确认是否已经初始化数据库，并且数据库连接信息配置正确。
3. 尝试重启Superset服务并重新执行命令。
4. 确认是否有足够的权限执行该命令。
5. 在执行命令时，使用-v参数来查看更详细的错误信息，例如：superset db upgrade -v。

如果以上步骤都无法解决问题，可以提供更详细的错误信息或者上下文，以便更好地进行排查。

Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/test/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/init.py", line 370, in entrypoint model = YOLO(model, task=task) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 105, in init self._new(model, task) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 138, in _new self.model = TASK_MAP[self.task][0](cfg_dict, verbose=verbose and RANK == -1) # build model File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/nn/tasks.py", line 189, in init self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=ch, verbose=verbose) # model, savelist File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/nn/tasks.py", line 491, in parse_model m = getattr(torch.nn, m[3:]) if 'nn.' in m else globals()[m] # get module KeyError: 'space_to_depth' Sentry is attempting to send 2 pending events Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit

根据错误信息，看起来问题出在 `ultralytics` 库中的 `tasks.py` 文件中，具体是 `getattr(torch.nn, m[3:]) if 'nn.' in m else globals()[m]` 这一行代码中。这里尝试从 `torch.nn` 或者当前的全局命名空间中获取一个名为 `space_to_depth` 的模块，但是没有找到，导致了 `KeyError` 异常。

这个问题可能是因为 `space_to_depth` 没有被正确地安装，或者没有被正确地导入。您可以尝试检查一下 `space_to_depth` 是否已经被正确安装，并且已经被正确地导入到当前的环境中。如果您已经正确安装了 `space_to_depth`，那么您可以尝试手动导入该模块，以确保它被正确地加载了。例如，您可以在 Python 交互环境中执行以下代码：

import space_to_depth

如果这里出现了任何错误提示，那么说明 `space_to_depth` 没有被正确地加载。您可以尝试重新安装该模块，或者检查一下您的 Python 环境是否正确配置。