tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets)警告需要更多值才能解包是怎么回事

这个Python代码片段看起来是在某个深度学习相关的框架（如TensorFlow或PyTorch）中，`self.build_targets`是一个函数，它接收两个参数`p`和`targets`。`tcls`, `tbox`, `indices`, 和 `anchors` 是该函数返回的几个值，通常用于目标检测任务中的目标生成过程。

警告"需要更多值才能解包"是因为在函数调用中，预期的返回结果有四个元素，但是实际提供的参数列表中只有一个`p`和`targets`。这意味着`build_targets`函数返回了一个元组，包含四个项，而赋值操作尝试将这四个值直接分配给单独的变量。为了正确地解包，你需要提供对应数量的接收变量，例如：

tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets)
# 或者如果`build_targets`返回的是字典，可以这样：
target_info = self.build_targets(p, targets)
tcls, tbox, indices, anchors = target_info['tcls'], target_info['tbox'], target_info['indices'], target_info['anchors']

相关问题

def __call__(self, p, targets): # predictions, targets, model device = targets.device lcls, lbox, lobj = torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device) tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets) # targets

根据你提供的代码，问题出现在 `__call__` 方法中的 `self.build_targets(p, targets)` 行。

要解决这个问题，你需要检查 `build_targets` 方法的实现，并确保它返回一个可迭代对象，而不是 None。

下面是一个可能的实现示例，用于给出一个可迭代对象的返回值：

def build_targets(self, p, targets):
    # 在这里实现构建目标的逻辑
    # 返回一个可迭代对象，例如：
    return tcls, tbox, indices, anchors

请确保在 `build_targets` 方法中正确地计算并返回 `tcls`、`tbox`、`indices` 和 `anchors` 这些变量。

如果你已经检查了 `build_targets` 方法的实现，并且它应该返回一个可迭代对象，但仍然遇到错误，请提供更多的代码和上下文信息，以便我可以帮助你进一步解决问题。

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。