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PS D:\ultralytics-8.3.20> python start_server.py Traceback (most recent call last): File "D:\ultralytics-8.3.20\start_server.py", line 7, in <module> from main_server import main File "D:\ultralytics-8.3.20\main_server.py", line 10, in <module> from flask import Flask, send_from_directory ModuleNotFoundError: No module named 'flask' PS D:\ultralytics-8.3.20>

时间: 2025-07-21 22:04:43 浏览: 3
<think>我们遇到了一个新的错误:在运行start_server.py时,提示ModuleNotFoundError: No module named 'flask' 这表示当前Python环境中没有安装Flask模块。 根据之前的经验,我们可以使用pip安装Flask。但由于之前出现过网络超时问题,建议使用国内镜像源加速安装。 解决方案: 1. 在PowerShell中执行以下命令安装Flask: pip install flask -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2. 如果仍然遇到超时,可以增加超时时间参数: pip install flask --default-timeout=100 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3. 安装完成后,再次运行start_server.py: python start_server.py 注意:如果项目依赖其他包,可能需要一并安装。通常,项目会有一个requirements.txt文件,我们可以通过它一次性安装所有依赖。如果有这个文件,可以运行: pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 但是,当前错误只提到了flask,所以先安装flask即可。 如果项目中没有requirements.txt文件,我们需要根据其他导入的模块来安装相应的包。 根据错误日志,我们是在main_server.py中导入flask时失败的,所以安装flask应该可以解决。 另外,考虑到之前安装PyQt5和wechat-ocr时遇到的问题,如果安装flask时也出现超时,同样可以采用更换镜像源、设置代理或离线安装的方法。 现在,请尝试安装flask。</think>根据您提供的错误信息,问题分析如下: ### 问题分析 1. **核心错误**:`ModuleNotFoundError: No module named 'flask'` - 表示Python环境中缺少Flask框架 - 发生在运行 `start_server.py` 时,该脚本依赖 `main_server.py` 中的Flask模块 2. **根本原因**: - Flask框架未安装 - Python环境可能未正确配置 - 项目依赖未完整安装 --- ### 解决方案 #### 步骤1:安装Flask框架 ```powershell # 使用清华源加速安装 pip install flask -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 验证安装 python -c "import flask; print(flask.__version__)" ``` #### 步骤2:检查项目依赖 1. 查看项目目录是否有 `requirements.txt` 文件 2. 如果有,安装全部依赖: ```powershell pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### 步骤3:创建虚拟环境(推荐) ```powershell # 创建虚拟环境 python -m venv ultralytics_env # 激活虚拟环境 .\ultralytics_env\Scripts\activate # 在虚拟环境中安装依赖 pip install flask -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### 步骤4:运行服务器 ```powershell # 确保在项目目录 python start_server.py ``` --- ### 常见问题处理 1. **安装后仍报错**: - 检查Python环境是否匹配(32/64位) - 重启终端使环境变量生效 2. **权限问题**: ```powershell # 以管理员身份运行PowerShell Start-Process powershell -Verb runAs ``` 3. **依赖冲突**: ```powershell # 更新pip python -m pip install --upgrade pip ```
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PS D:\ultralytics-8.3.20> python start_server.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\retinaface\commons\package_utils.py", line 19, in validate_for_keras3 import tf_keras ModuleNotFoundError: No module named 'tf_keras' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\ultralytics-8.3.20\start_server.py", line 7, in <module> from main_server import main File "D:\ultralytics-8.3.20\main_server.py", line 12, in <module> from modules.model_manager import ModelManager File "D:\ultralytics-8.3.20\modules\__init__.py", line 8, in <module> from .face_recognition import FaceRecognitionManager File "D:\ultralytics-8.3.20\modules\face_recognition.py", line 13, in <module> from deepface import DeepFace File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\deepface\DeepFace.py", line 20, in <module> from deepface.modules import ( File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\deepface\modules\modeling.py", line 16, in <module> from deepface.models.face_detection import ( File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\deepface\models\face_detection\RetinaFace.py", line 3, in <module> from retinaface import RetinaFace as rf File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\retinaface\RetinaFace.py", line 20, in <module> package_utils.validate_for_keras3() File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\retinaface\commons\package_utils.py", line 24, in validate_for_keras3 raise ValueError( ValueError: You have tensorflow 2.19.0 and this requires tf-keras package. Please run pip install tf-keras or downgrade your tensorflow. PS D:\ultralytics-8.3.20>

TensorBoard: Start with 'tensorboard --logdir runs\segment\segment_ridge\exp10', view at http://localhost:6006/ wandb: ERROR api_key not configured (no-tty). call wandb.login(key=[your_api_key]) Traceback (most recent call last): File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\train.py", line 12, in <module> model.train(data=r'data.yaml', File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\ultralytics\engine\model.py", line 802, in train self.trainer.train() File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\ultralytics\engine\trainer.py", line 207, in train self._do_train(world_size) File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\ultralytics\engine\trainer.py", line 327, in _do_train self._setup_train(world_size) File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\ultralytics\engine\trainer.py", line 233, in _setup_train self.run_callbacks("on_pretrain_routine_start") File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\ultralytics\engine\trainer.py", line 168, in run_callbacks callback(self) File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\ultralytics\utils\callbacks\wb.py", line 112, in on_pretrain_routine_start wb.run or wb.init(project=trainer.args.project or "YOLOv8", name=trainer.args.name, config=vars(trainer.args)) File "D:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\wandb\sdk\wandb_init.py", line 1075, in init wi.setup(kwargs) File "D:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\wandb\sdk\wandb_init.py", line 274, in setup wandb_login._login( File "D:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\wandb\sdk\wandb_login.py", line 298, in _login wlogin.prompt_api_key() File "D:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\wandb\sdk\wandb_login.py", line 228, in prompt_api_key raise UsageError("api_key not configured (no-tty). call " + directive) wandb.errors.UsageError: api_key not configured (no-tty). call wandb.login(key=[your_api_key]) Traceback (most recent call last): File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\train.py",

Traceback (most recent call last): File "D:\ultralytics-8.3.28\yolov11_train.py", line 87, in <module> model.train( File "D:\ultralytics-8.3.28\ultralytics\engine\model.py", line 796, in train self.trainer = (trainer or self._smart_load("trainer"))(overrides=args, _callbacks=self.callbacks) File "D:\ultralytics-8.3.28\ultralytics\engine\trainer.py", line 101, in __init__ self.args = get_cfg(cfg, overrides) File "D:\ultralytics-8.3.28\ultralytics\cfg\__init__.py", line 296, in get_cfg check_dict_alignment(cfg, overrides) File "D:\ultralytics-8.3.28\ultralytics\cfg\__init__.py", line 481, in check_dict_alignment raise SyntaxError(string + CLI_HELP_MSG) from e SyntaxError: 'callbacks' is not a valid YOLO argument. Arguments received: ['yolo']. Ultralytics 'yolo' commands use the following syntax: yolo TASK MODE ARGS Where TASK (optional) is one of {'obb', 'classify', 'detect', 'segment', 'pose'} MODE (required) is one of {'track', 'predict', 'val', 'train', 'benchmark', 'export'} ARGS (optional) are any number of custom 'arg=value' pairs like 'imgsz=320' that override defaults. See all ARGS at https://docs.ultralytics.com/usage/cfg or with 'yolo cfg' 1. Train a detection model for 10 epochs with an initial learning_rate of 0.01 yolo train data=coco8.yaml model=yolo11n.pt epochs=10 lr0=0.01 2. Predict a YouTube video using a pretrained segmentation model at image size 320: yolo predict model=yolo11n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320 3. Val a pretrained detection model at batch-size 1 and image size 640: yolo val model=yolo11n.pt data=coco8.yaml batch=1 imgsz=640 4. Export a YOLO11n classification model to ONNX format at image size 224 by 128 (no TASK required) yolo export model=yolo11n-cls.pt format=onnx imgsz=224,128 5. Streamlit real-time webcam inference GUI yolo streamlit-pre

Traceback (most recent call last): File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\train.py", line 14, in <module> model.train(data=r'data.yaml', File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\ultralytics\engine\model.py", line 802, in train self.trainer.train() File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\ultralytics\engine\trainer.py", line 207, in train self._do_train(world_size) File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\ultralytics\engine\trainer.py", line 327, in _do_train self._setup_train(world_size) File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\ultralytics\engine\trainer.py", line 233, in _setup_train self.run_callbacks("on_pretrain_routine_start") File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\ultralytics\engine\trainer.py", line 168, in run_callbacks callback(self) File "E:\BaiduNetdiskDownload\ultralytics-8.3.2.1\ultralytics\utils\callbacks\wb.py", line 112, in on_pretrain_routine_start wb.run or wb.init(project=trainer.args.project or "YOLOv8", name=trainer.args.name, config=vars(trainer.args)) File "D:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\wandb\sdk\wandb_init.py", line 1075, in init wi.setup(kwargs) File "D:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\wandb\sdk\wandb_init.py", line 288, in setup settings._apply_init(kwargs) File "D:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\wandb\sdk\wandb_settings.py", line 1504, in _apply_init self.update(init_settings, source=Source.INIT) File "D:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\wandb\sdk\wandb_settings.py", line 1207, in update self.__dict__[key].update(value, source) File "D:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\wandb\sdk\wandb_settings.py", line 334, in update self._value = self._validate(self._preprocess(value)) File "D:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\wandb\sdk\wandb_settings.py", line 295, in _validate if not v(value): File "D:\anaconda\envs\DL\lib\site-packages\wandb\sdk\wandb_settings.py", line 741, in _validate_project

S D:\yolov10> & E:/ANACONDA/envs/yolo/python.exe d:/yolov10/road5.py New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.162 available 😃 Update with 'pip install -U ultralytics' Ultralytics YOLOv8.1.34 🚀 Python-3.8.20 torch-2.1.0+cu118 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, 6144MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=D:\yolov10\best copy 3.pt, data=D:\yolov10\road4.yaml, epochs=200, time=None, patience=100, batch=4, imgsz=640, save=True, save_period=-1, val_period=1, cache=False, device=, workers=0, project=runs/train, name=exp84, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=SGD, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=D:\yolov10\best copy 3.pt, amp=True, fraction=1.0, profile=False, freeze=None, multi_scale=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, vid_stride=1, stream_buffer=False, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None, show=False, save_frames=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, show_boxes=True, line_width=None, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, 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=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, 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, bgr=0.0, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, auto_augment=randaugment, erasing=0.4, crop_fraction=1.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=runs\train\exp84 TensorBoard: Start with 'tensorboard --logdir runs\train\exp84', view at http://localhost:6006/ from n params module arguments 0 -1 1 464 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [3, 16, 3, 2] 1 -1 1 4672 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [16, 32, 3, 2] 2 -1 1 7360 ultralytics.nn.modules.block.C2f [32, 32, 1, True] 3 -1 1 18560 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [32, 64, 3, 2] 4 -1 2 49664 ultralytics.nn.modules.block.C2f [64, 64, 2, True] 5 -1 1 9856 ultralytics.nn.modules.block.SCDown [64, 128, 3, 2] 6 -1 2 197632 ultralytics.nn.modules.block.C2f [128, 128, 2, True] 7 -1 1 36096 ultralytics.nn.modules.block.SCDown [128, 256, 3, 2] 8 -1 1 460288 ultralytics.nn.modules.block.C2f [256, 256, 1, True] 9 -1 1 164608 ultralytics.nn.modules.block.SPPF [256, 256, 5] 10 -1 1 249728 ultralytics.nn.modules.block.PSA [256, 256] 11 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest'] 12 [-1, 6] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 13 -1 1 148224 ultralytics.nn.modules.block.C2f [384, 128, 1] 14 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest'] 15 [-1, 4] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 16 -1 1 37248 ultralytics.nn.modules.block.C2f [192, 64, 1] 17 -1 1 36992 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [64, 64, 3, 2] 18 [-1, 13] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 19 -1 1 123648 ultralytics.nn.modules.block.C2f [192, 128, 1] 20 -1 1 18048 ultralytics.nn.modules.block.SCDown [128, 128, 3, 2] 21 [-1, 10] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 22 -1 1 282624 ultralytics.nn.modules.block.C2fCIB [384, 256, 1, True, True] 23 [16, 19, 22] 1 862498 ultralytics.nn.modules.head.v10Detect [3, [64, 128, 256]] YOLOv10n summary: 385 layers, 2708210 parameters, 2708194 gradients, 8.4 GFLOPs Transferred 595/595 items from pretrained weights Freezing layer 'model.23.dfl.conv.weight' AMP: running Automatic Mixed Precision (AMP) checks with YOLOv8n... AMP: checks passed ✅ train: Scanning E:\数据集\训练集和验证集3\labels\train.cache... 65 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 65/65 [00:00<?, ?it/s] val: Scanning E:\数据集\训练集和验证集3\labels\val.cache... 15 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 15/15 [00:00<?, ?it/s] Plotting labels to runs\train\exp84\labels.jpg... optimizer: SGD(lr=0.01, momentum=0.937) with parameter groups 95 weight(decay=0.0), 108 weight(decay=0.0005), 107 bias(decay=0.0) Traceback (most recent call last): File "d:/yolov10/road5.py", line 19, in <module> model.train(data=r'D:\yolov10\road5.yaml', File "d:\yolov10\ultralytics\engine\model.py", line 657, in train self.trainer.train() File "d:\yolov10\ultralytics\engine\trainer.py", line 213, in train self._do_train(world_size) File "d:\yolov10\ultralytics\engine\trainer.py", line 327, in _do_train self._setup_train(world_size) File "d:\yolov10\ultralytics\engine\trainer.py", line 319, in _setup_train self.resume_training(ckpt) File "d:\yolov10\ultralytics\engine\trainer.py", line 672, in resume_training assert start_epoch > 0, ( AssertionError: D:\yolov10\best copy 3.pt training to 200 epochs is finished, nothing to resume. Start a new training without resuming, i.e. 'yolo train model=D:\yolov10\best copy 3.pt' PS D:\yolov10> & E:/ANACONDA/envs/yolo/python.exe d:/yolov10/road5.py New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.162 available 😃 Update with 'pip install -U ultralytics' Ultralytics YOLOv8.1.34 🚀 Python-3.8.20 torch-2.1.0+cu118 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, 6144MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=D:\yolov10\best copy 3.pt, data=D:\yolov10\road4.yaml, epochs=200, time=None, patience=100, batch=4, imgsz=640, save=True, save_period=-1, val_period=1, cache=False, device=, workers=0, project=runs/train, name=exp82, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=SGD, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=D:\yolov10\best copy 3.pt, amp=True, fraction=1.0, profile=False, freeze=None, multi_scale=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, vid_stride=1, stream_buffer=False, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None, show=False, save_frames=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, show_boxes=True, line_width=None, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, 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=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, 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, bgr=0.0, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, auto_augment=randaugment, erasing=0.4, crop_fraction=1.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=runs\train\exp82 TensorBoard: Start with 'tensorboard --logdir runs\train\exp82', view at http://localhost:6006/ from n params module arguments 0 -1 1 464 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [3, 16, 3, 2] 1 -1 1 4672 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [16, 32, 3, 2] 2 -1 1 7360 ultralytics.nn.modules.block.C2f [32, 32, 1, True] 3 -1 1 18560 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [32, 64, 3, 2] 4 -1 2 49664 ultralytics.nn.modules.block.C2f [64, 64, 2, True] 5 -1 1 9856 ultralytics.nn.modules.block.SCDown [64, 128, 3, 2] 6 -1 2 197632 ultralytics.nn.modules.block.C2f [128, 128, 2, True] 7 -1 1 36096 ultralytics.nn.modules.block.SCDown [128, 256, 3, 2] 8 -1 1 460288 ultralytics.nn.modules.block.C2f [256, 256, 1, True] 9 -1 1 164608 ultralytics.nn.modules.block.SPPF [256, 256, 5] 10 -1 1 249728 ultralytics.nn.modules.block.PSA [256, 256] 11 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest'] 12 [-1, 6] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 13 -1 1 148224 ultralytics.nn.modules.block.C2f [384, 128, 1] 14 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest'] 15 [-1, 4] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 16 -1 1 37248 ultralytics.nn.modules.block.C2f [192, 64, 1] 17 -1 1 36992 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [64, 64, 3, 2] 18 [-1, 13] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 19 -1 1 123648 ultralytics.nn.modules.block.C2f [192, 128, 1] 20 -1 1 18048 ultralytics.nn.modules.block.SCDown [128, 128, 3, 2] 21 [-1, 10] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 22 -1 1 282624 ultralytics.nn.modules.block.C2fCIB [384, 256, 1, True, True] 23 [16, 19, 22] 1 862498 ultralytics.nn.modules.head.v10Detect [3, [64, 128, 256]] YOLOv10n summary: 385 layers, 2708210 parameters, 2708194 gradients, 8.4 GFLOPs Transferred 595/595 items from pretrained weights Freezing layer 'model.23.dfl.conv.weight' AMP: running Automatic Mixed Precision (AMP) checks with YOLOv8n... AMP: checks passed ✅ train: Scanning E:\数据集\训练集和验证集3\labels\train.cache... 65 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 65/65 [00:00<?, ?it/s] val: Scanning E:\数据集\训练集和验证集3\labels\val.cache... 15 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 15/15 [00:00<?, ?it/s] Plotting labels to runs\train\exp82\labels.jpg... optimizer: SGD(lr=0.01, momentum=0.937) with parameter groups 95 weight(decay=0.0), 108 weight(decay=0.0005), 107 bias(decay=0.0) Traceback (most recent call last): File "d:/yolov10/road5.py", line 19, in <module> model.train(data=r'D:\yolov10\road5.yaml', File "d:\yolov10\ultralytics\engine\model.py", line 657, in train self.trainer.train() File "d:\yolov10\ultralytics\engine\trainer.py", line 213, in train self._do_train(world_size) File "d:\yolov10\ultralytics\engine\trainer.py", line 327, in _do_train self._setup_train(world_size) File "d:\yolov10\ultralytics\engine\trainer.py", line 319, in _setup_train self.resume_training(ckpt) File "d:\yolov10\ultralytics\engine\trainer.py", line 672, in resume_training assert start_epoch > 0, ( AssertionError: D:\yolov10\best copy 3.pt training to 200 epochs is finished, nothing to resume. Start a new training without resuming, i.e. 'yolo train model=D:\yolov10\best copy 3.pt'

(yolo8) root@jetlcc-desktop:/home/jetlcc/len/tools/yolov8# yolo predict model=yolov8n.onnx source="ultralytics/assets/bus.jpg" WARNING ⚠️ Unable to automatically guess model task, assuming 'task=detect'. Explicitly define task for your model, i.e. 'task=detect', 'segment', 'classify','pose' or 'obb'. Ultralytics 8.3.167 🚀 Python-3.8.20 torch-1.11.0a0+gitbc2c6ed CUDA:0 (NVIDIA Tegra X1, 1972MiB) Loading yolov8n.onnx for ONNX Runtime inference... Using ONNX Runtime CUDAExecutionProvider 2025-07-17 10:46:27.513092611 [E:onnxruntime:, inference_session.cc:1588 operator()] Exception during initialization: /home/onnxruntime/onnxruntime/onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_call.cc:122 bool onnxruntime::CudaCall(ERRTYPE, const char*, const char*, ERRTYPE, const char*) [with ERRTYPE = cudnnStatus_t; bool THRW = true] /home/onnxruntime/onnxruntime/onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_call.cc:116 bool onnxruntime::CudaCall(ERRTYPE, const char*, const char*, ERRTYPE, const char*) [with ERRTYPE = cudnnStatus_t; bool THRW = true] CUDNN failure 1: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED ; GPU=0 ; hostname=jetlcc-desktop ; expr=cudnnCreate(&cudnn_handle_); Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/yolo8/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/cfg/__init__.py", line 983, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/engine/model.py", line 548, in predict self.predictor.setup_model(model=self.model, verbose=is_cli) File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/engine/predictor.py", line 391, in setup_model self.model = AutoBackend( File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/nn/autobackend.py", line 259, in __init__ session = onnxruntime.InferenceSession(w, providers=providers) File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/onnxruntime/capi/onnxruntime_inference_collection.py", line 335, in __init__ self._create_inference_session(providers, provider_options, disabled_optimizers) File "/root/miniconda3/envs/yolo8/lib/python3.8/site-packages/onnxruntime/capi/onnxruntime_inference_collection.py", line 381, in _create_inference_session sess.initialize_session(providers, provider_options, disabled_optimizers) onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.RuntimeException: [ONNXRuntimeError] : 6 : RUNTIME_EXCEPTION : Exception during initialization: /home/onnxruntime/onnxruntime/onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_call.cc:122 bool onnxruntime::CudaCall(ERRTYPE, const char*, const char*, ERRTYPE, const char*) [with ERRTYPE = cudnnStatus_t; bool THRW = true] /home/onnxruntime/onnxruntime/onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_call.cc:116 bool onnxruntime::CudaCall(ERRTYPE, const char*, const char*, ERRTYPE, const char*) [with ERRTYPE = cudnnStatus_t; bool THRW = true] CUDNN failure 1: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED ; GPU=0 ; hostname=jetlcc-desktop ; expr=cudnnCreate(&cudnn_handle_); (yolo8) root@jetlcc-desktop:/home/jetlcc/len/tools/yolov8#

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