上述修改后又出现了以下报错信息： Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/376 [00:36<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 311, in train scaler.scale(loss).backward() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 487, in backward torch.autograd.backward( File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 200, in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: CUDA error: unspecified launch failure CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

根据你提供的报错信息，问题出现在 "train.py" 文件的第 311 行，具体错误是 CUDA error: unspecified launch failure。这个错误通常是由于 GPU 计算出错导致的。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：
1. 确保你的 GPU 驱动程序是最新的，并且与 PyTorch 版本兼容。可以尝试更新 GPU 驱动程序或降低 PyTorch 版本。
2. 检查你的代码，确保没有使用过多的 GPU 内存或者超过 GPU 的计算能力。可以尝试减小批量大小(batch size)、减小模型大小或者增加 GPU 内存。
3. 尝试使用`CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`环境变量来进行调试。这将强制 CUDA 同步，并在出错时提供更详细的错误信息。你可以在运行代码之前设置该环境变量，例如`CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python train.py`。
4. 尝试使用`torch.cuda.synchronize()`在关键位置同步 GPU 计算，以确保计算完成后再执行后续操作。

如果以上方法都没有解决问题，我建议你查看相关函数(build_targets)的实现代码，了解其内部逻辑，并尝试进行调试以找出具体引发错误的原因。另外，你还可以参考 YOLOv5 的官方文档或者官方论坛，看是否有其他用户遇到类似问题并给出了解决方案。

相关问题

Starting training for 20 epochs... Epoch GPU_mem box_loss obj_loss cls_loss Instances Size 0%| | 0/32 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last):

这个错误信息看起来像是在运行训练过程中出现了问题。具体是什么原因可能需要查看代码和数据。您可以尝试检查以下几个方面：

1. 确保您的数据集路径正确，并且数据集中包含正确的标注文件。
2. 检查您的代码是否正确配置了GPU相关的参数和环境。
3. 检查您的代码是否有问题，例如语法错误、变量名错误等。
4. 检查您的模型是否正确配置，例如网络结构、超参数等。

如果您无法自己解决问题，可以尝试在相关的论坛或社区上寻求帮助，或者请教专业人士。

Epoch GPU_mem box_loss obj_loss cls_loss Instances Size

这是一个典型的训练日志，用于记录每个 epoch 的 GPU 内存占用、边界框损失、目标损失和分类损失等指标，以及训练集中实例的数量和大小等信息。通常，GPU 内存占用随着训练的进行而逐渐增加，而损失值应该随着训练的进行而逐渐减小。同时，实例数量和大小等信息可以帮助我们了解训练数据的特点，以便更好地调整模型和优化训练过程。