yolov5-7.0anchors, shape = self.anchors[i], p[i].shape AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'
时间: 2025-05-26 07:34:27 浏览: 22
### YOLOv5 中 `AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'` 错误分析
在 YOLOv5 的实现过程中,如果遇到 `AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'` 这样的错误,通常是因为代码试图调用列表对象的 `.shape` 属性。然而,在 Python 中,`.shape` 是 NumPy 数组或 PyTorch 张量的一个属性,而列表本身并不具备该属性。
此问题可能源于以下几个方面:
#### 1. 数据预处理阶段
如果模型输入数据未被正确转换为张量,则可能导致此类错误。例如,当加载锚框(anchors)时,如果没有将其从列表形式转换为张量形式,就会引发上述异常[^3]。
```python
import torch
# 假设这是原始的 anchors 列表
anchors_list = [[10, 13], [16, 30]]
# 将其转换为张量
anchors_tensor = torch.tensor(anchors_list)
print(anchors_tensor.shape) # 输出 (2, 2),表示形状无误
```
#### 2. 配置文件中的 Anchors 定义
检查配置文件(如 YAML 文件),确保其中定义的 anchors 参数是以正确的格式传递给模型的。YAML 文件中可能会将 anchors 表示为嵌套列表的形式,但在实际使用前需进一步解析并转化为张量[^4]。
```yaml
# 示例:yolov5.yaml 中的部分内容
anchors:
- [10, 13, 16, 30]
- [33, 23, 30, 61]
```
在读取这些参数后,应执行如下操作以避免错误:
```python
from yaml import safe_load
with open('path/to/yolov5.yaml', 'r') as f:
config = safe_load(f)
anchors = config['anchors']
anchors_tensor = torch.tensor(anchors).float() # 转换为浮点型张量
```
#### 3. 模型初始化过程
某些情况下,模型内部会尝试直接访问 anchors 变量的 shape 属性。因此需要确认模型类中是否已正确定义了 anchors 并完成了必要的类型转换。以下是部分修正后的代码片段作为参考[^5]:
```python
class Model(torch.nn.Module):
def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml'):
super().__init__()
with open(cfg) as f:
self.yaml = safe_load(f) # 加载配置
anchors = self.yaml['anchors'] # 获取 anchors
if isinstance(anchors, list): # 如果是列表则转成张量
self.anchors = torch.tensor(anchors).float()
else:
raise ValueError("Anchors must be defined as a list in the configuration file.")
def forward(self, x):
print(self.anchors.shape) # 正确打印张量形状
return x
```
通过以上方法可以有效解决因 anchors 类型不匹配而导致的 `AttributeError`。
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