C:\pycharm\yolov5-master-.github\yolov5-master\venv\Scripts\python.exe C:\pycharm\yolov5-master-.github\yolov5-master\train.py github: skipping check (not a git repository), for updates see https://github.com/ultralytics/yolov5 train: weights=weights\yolov5s.pt, cfg=models/yolov5s.yaml, data=data\fire.yaml, hyp=data\hyps\hyp.scratch-low.yaml, epochs=10, batch_size=16, imgsz=640, rect=False, resume=False, nosave=False, noval=False, noautoanchor=False, noplots=False, evolve=None, evolve_population=data\hyps, resume_evolve=None, bucket=, cache=None, image_weights=False, device=cpu, multi_scale=False, single_cls=False, optimizer=SGD, sync_bn=False, workers=8, project=runs\train, name=exp, exist_ok=False, quad=False, cos_lr=False, label_smoothing=0.0, patience=100, freeze=[0], save_period=-1, seed=0, local_rank=-1, entity=None, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, artifact_alias=latest, ndjson_console=False, ndjson_file=False YOLOv5 2024-9-20 Python-3.11.9 torch-2.4.1+cpu CPU hyperparameters: 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=0.05, cls=0.5, cls_pw=1.0, obj=1.0, obj_pw=1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, 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 Comet: run 'pip install comet_ml' to automatically track and visualize YOLOv5 runs in Comet TensorBoard: Start with 'tensorboard --logdir runs\train', view at http://localhost:6006/ Dataset not found , missing paths ['C:\\pycharm\\yolov5-master-.github\\yolov5-master\\datasets# \\val.txt'] Traceback (most recent call last): File "C:\pycharm\yolov5-master-.github\yolov5-master\train.py", line 1012, in <module> main(opt) File "C:\pycharm\yolov5-master-.github\yolov5-master\train.py", line 714, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "C:\pycharm\yolov5-master-.github\yolov5-master\train.py", line 229, in train data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\pycharm\yolov5-master-.github\yolov5-master\utils\general.py", line 565, in check_dataset raise Exception("Dataset not found ❌") Exception: Dataset not found ❌

<think>好的，我现在要帮用户解决运行YOLOv5训练时遇到的“Dataset not found”错误。首先，我需要仔细看看用户提供的错误信息。用户执行的命令是运行train.py，配置了data\fire.yaml，但系统提示找不到数据集，特别是val.txt文件在路径C:\pycharm\yolov5-master-.github\yolov5-master\datasets# \val.txt。看起来路径中的“#”可能是个问题，或者是用户的数据集结构不正确。 首先，检查数据集的YAML文件是否正确。用户用的是data\fire.yaml，里面应该定义了训练集、验证集和测试集的路径。可能路径中有拼写错误，或者使用了绝对路径而实际文件不在那里。另外，路径中的“datasets#”看起来像是注释符号“#”被错误地包含在路径里，导致系统无法正确识别路径。这可能是因为在YAML文件中，注释没有正确使用，导致路径被截断。 接下来，验证数据集的目录结构。YOLOv5通常要求数据集的目录下有images和labels子目录，分别存放图片和标注文件，同时还有train.txt、val.txt等文件列出这些数据的路径。用户可能没有正确生成这些txt文件，或者路径中的分隔符有问题。比如，在Windows中使用反斜杠，但在YAML文件中可能需要用斜杠，或者路径中存在空格或特殊字符。 另外，检查文件路径是否存在。用户提到的路径中有“datasets#”，这可能是因为在YAML文件中，路径被错误地写成类似“datasets#”的格式，而“#”在YAML中被当作注释符号，导致后面的路径部分被忽略。例如，如果YAML文件中的路径是“path: datasets#”，那么实际路径会被解析为“datasets”而忽略后面的内容，导致找不到val.txt。 解决方案方面，首先需要修正YAML文件中的路径问题，确保没有注释符号干扰路径。然后，确认数据集目录结构正确，并且train.txt、val.txt等文件存在且路径正确。用户可能需要使用相对路径，并确保路径分隔符正确。例如，将路径改为“datasets/val.txt”而不是“datasets# \val.txt”。 此外，用户可能需要运行脚本生成train.txt和val.txt文件，或者检查数据集是否被正确下载和放置。如果用户自己创建的数据集，可能需要确保标注文件的格式正确，并且与图片文件对应。同时，检查文件路径中是否有空格或特殊字符，最好使用全英文路径，避免中文或特殊符号。 还有，用户是否安装了必要的依赖？虽然错误信息中没有提到，但确保所有库已正确安装也是必要的。不过当前错误更可能是路径问题。用户还可以尝试使用绝对路径来排除相对路径的问题，或者检查当前工作目录是否正确。有时候，脚本运行时的工作目录可能与预期不同，导致相对路径解析错误。 最后，建议用户查看YOLOv5的官方文档或社区支持，确认数据集配置的正确方式，或者搜索类似错误的解决方案。例如，GitHub的issue页面可能有其他用户遇到相同问题并提供了解决方法。通过逐步排查路径、文件结构和配置文件的问题，应该能够解决这个数据集未找到的错误。</think>这个错误提示表明YOLOv5在训练时无法找到数据集文件。以下是逐步排查与解决方案： --- ### **错误原因分析** 1. **关键错误信息**： ```python Dataset not found , missing paths ['C:\\pycharm\\yolov5-master-.github\\yolov5-master\\datasets# \\val.txt'] ``` - 路径中出现了非法字符 `#`，可能是YAML配置文件语法错误导致路径解析异常。 - 数据集目录结构不符合YOLOv5要求。 --- ### **步骤1：检查数据集配置文件** - **问题定位**：查看 `data\fire.yaml` 文件内容，检查以下关键字段： ```yaml train: path/to/train/images val: path/to/val/images test: path/to/test/images # (可选) names: ["class1", "class2", ...] ``` - **常见错误**： - 路径中包含注释符 `#`（例如 `datasets#` 应为 `datasets`）。 - 路径分隔符使用错误（Windows应使用 `/` 或转义符 `\\`）。 --- ### **步骤2：验证数据集目录结构** YOLOv5要求数据集目录结构如下： ``` datasets/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── train.txt # 训练集图片路径列表 └── val.txt # 验证集图片路径列表 ``` - **关键检查点**： 1. 确保 `train.txt` 和 `val.txt` 存在。 2. 文本文件中的路径需为 **绝对路径** 或 **相对路径**（相对于YOLOv5根目录）。 --- ### **步骤3：修正YAML配置文件** 修改 `data\fire.yaml` 的路径配置： ```yaml # 正确示例（相对路径） train: datasets/train.txt val: datasets/val.txt # 或绝对路径（Windows） train: C:/pycharm/yolov5-master-.github/yolov5-master/datasets/train.txt val: C:/pycharm/yolov5-master-.github/yolov5-master/datasets/val.txt ``` - **注意**：YAML中避免使用 `#` 符号，除非作为注释。 --- ### **步骤4：生成路径列表文件** 若缺少 `train.txt` 或 `val.txt`，可通过以下脚本生成： ```python import os def generate_txt(dataset_dir, output_file): with open(output_file, 'w') as f: for root, dirs, files in os.walk(dataset_dir): for file in files: if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png'): f.write(os.path.join(root, file) + '\n') # 示例：生成训练集路径列表 generate_txt('datasets/images/train', 'datasets/train.txt') ``` --- ### **步骤5：验证路径是否存在** 在Python中直接检查路径是否可访问： ```python import os val_path = "C:/pycharm/yolov5-master-.github/yolov5-master/datasets/val.txt" print(os.path.exists(val_path)) # 输出应为 True ``` --- ### **常见问题总结** | 问题类型 | 解决方案 | |---------|----------| | 路径包含非法字符 | 删除 `#` 或特殊符号 | | 文件路径分隔符错误 | 将 `\` 替换为 `/` 或 `\\` | | 数据集未生成路径列表 | 使用脚本生成 `train.txt`/`val.txt` | | YAML语法错误 | 确保缩进正确，避免嵌套错误 | --- ### **附加建议** 1. **使用官方数据集工具**：YOLOv5提供自动下载数据集的脚本（如 `scripts/get_coco.sh`）。 2. **简化路径**：将数据集直接放在项目根目录下的 `datasets` 文件夹中。 3. **检查文件权限**：确保Python进程有权限读取文件。 通过以上步骤，应该可以解决数据集路径问题。如果仍有错误，建议提供完整的 `fire.yaml` 文件内容和数据集目录截图以进一步排查。