Traceback (most recent call last): File "e:\ultralytics-8.3.39\train.py", line 6, in <module> result = model.train(data='./data.yaml',epochs=300,imgsz=640,batch=16,workers=6) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

### 错误分析在运行 `model.train` 方法时遇到的错误可以分为以下几个方面来理解： #### 1. **KeyError: 'anchors'** 此错误表明超参数文件 (`hyp.scratch.yaml`) 中缺少键 `'anchors'` 的定义。这可能是由于配置文件不完整或者未正确加载所致[^1]。 #### 2. **SyntaxError: data.yaml ‘train:’ key missing** 数据配置文件 `data.yaml` 缺少必要的字段，例如 `train:` 和 `val:` 路径。这是模型训练过程中常见的问题之一，因为框架依赖于这些字段定位训练集和验证集的位置[^3]。 #### 3. **其他潜在问题** - 如果路径设置不当（如相对路径），可能会导致无法找到指定的数据集。 - 参数传递中的某些选项可能不符合当前版本的要求，例如 `img_size` 应改为 `imgsz` 等[^2]。 --- ### 解决方案以下是针对上述问题的具体解决方案： #### 修改 `hyp.scratch.yaml` 确保超参数文件中包含所有必需的关键字及其默认值。如果不确定具体格式，可参考官方文档或模板文件。例如，在 `hyp.scratch.yaml` 文件中添加以下内容： ```yaml lr0: 0.01 # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3) momentum: 0.937 # SGD momentum/Adam beta1 weight_decay: 0.0005 # optimizer weight decay gain: 2.0 # box gain cls: 0.5 # cls loss gain anchors: 3.0 # anchors loss gain ``` 注意：以上仅为示例，实际数值应根据需求调整[^1]。 #### 配置 `data.yaml` 按照正确的 YAML 格式编写数据配置文件。以下是标准结构： ```yaml train: /path/to/train/images/ val: /path/to/validation/images/ nc: 80 # number of classes names: ['class_1', 'class_2', ..., 'class_n'] # class names ``` 特别强调的是，`train` 和 `val` 字段必须存在并指向有效的图像目录[^3]。 #### 更新脚本调用方式基于最新版 Ultralytics API，推荐使用如下代码替代旧方法： ```python from ultralytics import YOLO # 加载预定义模型 model = YOLO("yolov8n.yaml") # 启动训练过程 model.train( data="data.yaml", # 数据配置文件路径 epochs=50, # 训练轮数 imgsz=640, # 输入图片尺寸 batch=16, # 批量大小 workers=8 # 工作线程数量 ) ``` > 注意事项： > - 替换 `"data.yaml"` 为实际使用的数据配置文件名。 > - 确认所选模型架构与任务匹配（分类、检测或分割）。 --- ### 总结通过修正超参数文件缺失项、完善数据配置以及更新脚本逻辑，能够有效解决当前报错现象。此外，建议定期查阅 Ultralytics 官方文档获取最新的接口变更说明[^2]。 --- ###

阅读全文

Traceback (most recent call last): File "e:\ultralytics-8.3.39\train.py", line 6, in <module> result = model.train(data='./data.yaml',epochs=300,imgsz=640,batch=16,workers=6) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

相关推荐

tqdm-4.66.0-py3-none-any.whl

linux 下 pip3 报错“ File “/usr/bin/pip3”, line 9, in from pip import mainImportError: canno”处理

Traceback (most recent call last): File "/root/ultralytics-8.3.22/yolov11_train.py", line 5, in <module> model = YOLO(r'ultralytics-8.3.22/ultralytics/cfg/models/11/yolo11-AFPN4Head.yaml') # 修改yaml ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

Traceback (most recent call last): File "E:\ultralytics-main\train.py", line 10, in <module> model = YOLO(r"E:\ultralytics-main\ultralytics\cfg\models\11\yolov11m-wys.yaml") File "E:\ultralytics-main\ultralytics\models\yolo\model.py", line 23, in

第一章计算机系统概述.ppt

大家在看

gridctrl控件的使用示例程序，程序中有关于gridctrl控件的属性设置、各种方法的使用

学习XML Publisher

威纶通HMI做Modbus网关 C#通过网络采集数据.zip

A5V2R2刷机工具_idata95w刷机_idata95v刷机_iData95刷机_iData95刷机_pda刷机软件_

paddlets框架介绍和对应的ppt和案例分析

最新推荐

第一章计算机系统概述.ppt

智慧城市科技有限公司出资协议(确定稿).doc

深入解析PetShop4.0电子商务架构与技术细节

【技术揭秘】：7步打造YOLOv8人员溺水检测告警监控系统

stm32CAN总线

毕业设计资料分享与学习方法探讨

模式识别期末复习精讲：87个问题的全面解析与策略

import torch import numpy as np def a2t(): np_data = np.array([[1, 2],[3,4]]) #/********** Begin *********/ #将np_data转为对应的tensor，赋给变量torch_data torch_data = torch.tensor(np_data) #/********** End *********/ return(torch_data)

电脑垃圾清理专家：提升系统运行效率

模式识别期末复习必备：掌握87个知识点的速成秘籍

import torch import numpy as np def a2t(): np_data = np.array([[1, 2],[3,4]]) #/****** Begin */ #将np_data转为对应的tensor，赋给变量torch_data torch_data = torch.tensor(np_data) #/ End ***/ return(torch_data)