C:\Users\raspberry\.conda\envs\yolov5\python.exe C:\Users\raspberry\Documents\v5l\YOLOv5-Lite-master\train.py github: skipping check (not a git repository) YOLOv5 2024-6-22 torch 2.6.0+cu118 CPU Namespace(weights='v5lite-s.pt', cfg='models/v5Lite-s.yaml', data='data/mydata.yaml', hyp='data/hyp.scratch.yaml', epochs=300, batch_size=16, img_size=[320, 320], rect=False, resume=False, nosave=False, notest=False, noautoanchor=False, evolve=False, bucket='', cache_images=False, image_weights=False, device='cpu', multi_scale=False, single_cls=False, adam=False, sync_bn=False, local_rank=-1, workers=8, project='runs/train', entity=None, name='exp', exist_ok=False, quad=False, linear_lr=False, label_smoothing=0.0, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, save_period=-1, artifact_alias='latest', world_size=1, global_rank=-1, save_dir='runs\\train\\exp5', total_batch_size=16) tensorboard: Start with 'tensorboard --logdir runs/train', view at http://localhost:6006/ hyperparameters: lr0=0.001, lrf=0.2, 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=0.2, mixup=0.0 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\raspberry\Documents\v5l\YOLOv5-Lite-master\train.py", line 544, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\raspberry\Documents\v5l\YOLOv5-Lite-master\train.py", line 71, in train run_id = torch.load(weights).get('wandb_id') if weights.endswith('.pt') and os.path.isfile(weights) else None File "C:\Users\raspberry\.conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1470, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options

<think>好的，我现在需要解决用户提到的YOLOv5训练时weights加载失败的问题，具体错误是UnpicklingError。首先，我要理解这个错误通常是什么原因导致的。UnpicklingError通常发生在Python尝试反序列化对象（比如加载模型权重）时，数据结构不匹配或者文件损坏。用户可能下载的预训练权重文件不完整，或者在保存过程中出了问题。 接下来，用户提到参考了引用[3]中的情况，涉及到显卡驱动的问题，但这里的问题更可能和文件本身或环境有关。我需要先排除文件损坏的可能性。用户应该检查文件的MD5哈希值，确保与官方提供的匹配。如果文件损坏，重新下载是最直接的解决办法。 然后，考虑Python版本和依赖库的兼容性问题。YOLOv5需要特定版本的torch和torchvision，如果用户的环境中有版本冲突，可能导致无法正确加载权重。建议用户检查requirements.txt，确认所有依赖是否正确安装，尤其是PyTorch的版本是否匹配。 另外，路径问题也可能导致加载失败。用户提供的权重路径可能有误，或者文件名拼写错误。需要确保路径正确，并且文件确实存在于指定位置。有时候，路径中的空格或特殊字符也会引起问题，需要检查路径是否被正确引用。 还有可能是权重文件格式的问题。YOLOv5可能更新了模型结构，导致旧版本的权重文件不兼容。用户应确认使用的YOLOv5版本和权重文件的版本是否一致。如果用户自己修改了模型结构，加载预训练权重时也会出现不匹配，这时需要调整模型定义或权重加载方式。 此外，权限问题也不能忽视，尤其是当在Linux系统下运行时，用户可能没有足够的权限读取权重文件。使用chmod修改文件权限或许能解决。 最后，如果以上步骤都无效，建议用户尝试加载其他权重文件，或者运行官方的验证脚本，以确定是否是特定文件的问题。同时，查看完整的错误堆栈信息，可能能提供更具体的线索，比如哪一行代码导致了错误，从而进一步排查。 总结来说，解决这个问题的步骤应该是：验证文件完整性，检查路径和权限，确认依赖版本，排查模型兼容性，以及查看详细错误日志。需要逐步排除每个可能的原因，直到找到问题所在。</think>### YOLOv5训练时weights加载失败解决方案 #### 1. 验证权重文件完整性 - **现象**：UnpicklingError通常与文件损坏或版本不匹配相关 - **解决方案**： 1. 检查文件MD5哈希值：`md5sum yolov5s.pt`（对比官方发布值） 2. 重新下载权重文件： ```bash wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt ``` 3. 使用官方提供的下载脚本： ```python from utils.downloads import attempt_download attempt_download('yolov5s.pt') ``` #### 2. 检查Python依赖版本 - **关键依赖兼容性**（以YOLOv5 v6.0为例）： ```python # requirements.txt关键条目 torch>=1.7.0 torchvision>=0.8.1 numpy>=1.18.5 ``` - **验证命令**： ```bash pip list | grep -E "torch|torchvision|numpy" ``` #### 3. 处理路径问题（常见错误示例） - **错误路径格式**： ```python # 错误示例（Windows反斜杠未转义） model = torch.load('C:\Users\yolov5s.pt') ``` - **正确路径格式**： ```python # 正确写法（原始字符串或双反斜杠） model = torch.load(r'C:\Users\yolov5s.pt') model = torch.load('C:\\Users\\yolov5s.pt') ``` #### 4. 模型版本兼容性处理 - **版本检查代码示例**： ```python import torch print("PyTorch版本:", torch.__version__) # 应>=1.7.0 print("CUDA可用:", torch.cuda.is_available()) # 应返回True ``` - **权重加载时指定map_location**： ```python # 强制CPU加载（当CUDA版本不匹配时） model = torch.load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu')) ``` #### 5. 权限问题排查（Linux系统） - **文件权限检查**： ```bash ls -l yolov5s.pt # 输出应包含读权限：-rw-r--r-- ``` - **权限修复命令**： ```bash chmod 644 yolov5s.pt ``` #### 6. 进阶调试方法 - **逐步加载调试**： ```python try: state_dict = torch.load('yolov5s.pt', map_location='cpu') model.load_state_dict(state_dict) except Exception as e: print(f"错误详情：{str(e)}") print(f"权重文件键值：{list(state_dict.keys())[:5]}") print(f"模型期望键值：{list(model.state_dict().keys())[:5]}") ``` - **官方验证脚本**： ```bash python models/export.py --weights yolov5s.pt --include onnx ``` #### 7. 驱动兼容性检查（参考引用[3]） - 验证NVIDIA驱动状态： ```bash nvidia-smi # 应显示正确驱动版本 nvcc --version # 查看CUDA工具包版本 ``` 若驱动存在问题，建议使用官方驱动安装方式[^3]