File "exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py", line 27, in get_dataset return VOCDetection( └ <class 'yolox.data.datasets.voc.VOCDetection'> File "/home/yfzx/anaconda3/envs/yolox/lib/python3.9/site-packages/yolox-0.3.0-py3.9-linux-x86_64.egg/yolox/data/datasets/voc.py", line 129, in __init__ for line in open( FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/home/yfzx/anaconda3/envs/yolox/lib/python3.9/site-packages/yolox-0.3.0-py3.9-linux-x86_64.egg/datasets/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/train.txt' Exception ignored in: <function CacheDataset.__del__ at 0x7fc1da8848b0> Traceback (most recent call last): File "/home/yfzx/anaconda3/envs/yolox/lib/python3.9/site-packages/yolox-0.3.0-py3.9-linux-x86_64.egg/yolox/data/datasets/datasets_wrapper.py", line 177, in __del__ if self.cache and self.cache_type == "ram": AttributeError: 'VOCDetection' object has no attribute 'cache' [rank0]:[W317 08:42:20.447380974 ProcessGroupNCCL.cpp:1496] Warning: WARNING: destroy_process_group() was not called before program exit, which can leak resources. For more info, please see https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html#shutdown (function operator())
时间: 2025-07-05 21:51:20 浏览: 6
<think>好的,用户遇到了YOLOX训练时的两个问题:FileNotFoundError找不到train.txt,以及AttributeError对象属性缺失。首先,我需要分析可能的原因和解决方案。
对于FileNotFoundError,常见原因包括数据集路径配置错误、文件结构不符合要求,或者生成train.txt的脚本没正确运行。需要检查VOCdevkit的目录结构是否正确,比如Annotations、ImageSets等文件夹是否存在。另外,YOLOX可能需要通过脚本生成train.txt,用户可能需要运行正确的脚本,并确保路径在配置文件中正确设置。
然后是AttributeError,这通常是因为代码中引用了不存在的属性或方法。可能用户修改了模型结构或配置文件,导致某些属性未被正确初始化。需要检查报错位置附近的代码,确认类定义、函数调用是否正确,是否有拼写错误或版本不兼容的问题。
接下来,根据用户提供的引用,比如引用[2]提到的AttributeError,可能涉及到模型定义中的模块缺失,需要检查模型文件是否正确导入。此外,引用[4]提到优化OCR识别,可能和数据集路径处理有关,但不确定是否有直接关联。
用户可能需要按照步骤检查数据集路径,确认VOCdevkit的位置,修改配置文件中的data_dir参数,运行生成训练列表的脚本。对于属性错误,检查模型配置是否正确,是否有自定义组件未正确注册,或者版本不匹配导致某些类不存在。
最后,生成相关问题需要考虑用户可能遇到的类似问题,比如其他路径错误、数据集格式问题,或者训练时的其他异常,帮助用户扩展解决问题的思路。</think>### YOLOX训练问题解决方案
#### 一、FileNotFoundError: train.txt 问题分析
1. **数据集路径配置错误**
YOLOX默认使用`VOCdevkit`目录结构,需检查以下内容:
- 确认`VOCdevkit/VOC2007`目录包含:
```
Annotations/
ImageSets/
JPEGImages/
```
- 在配置文件中设置正确路径(如`yolox/data/datasets/voc.py`):
```python
VOC_DEVKIT = '/your/path/to/VOCdevkit' # 修改为实际路径[^4]
```
- 运行生成训练列表脚本:
```bash
python tools/voc_annotation.py
```
2. **文件结构验证示例**
正确生成`train.txt`的格式应为:
```
/path/to/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/000001.jpg 50,100,150,200,0 30,40,80,90,1
```
#### 二、AttributeError 问题排查
1. **属性缺失的常见原因**
- 模型配置错误:检查`yolox/exp/`中的配置文件是否与模型版本匹配
- 自定义组件未注册:若添加新模块需在代码中显式导入
- 版本冲突:使用`pip list | grep yolox`确认版本一致性
2. **典型修复步骤**
```python
# 检查属性调用位置(假设报错在model.py第42行)
class YourModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.missing_layer = nn.Conv2d(3,64,3) # 添加缺失的属性定义[^2]
```
#### 三、综合验证流程
```mermaid
graph TD
A[数据集路径检查] --> B{文件存在?}
B -->|是| C[运行生成脚本]
B -->|否| D[重建数据集结构]
C --> E[配置文件检查]
E --> F[属性定义验证]
F --> G[训练测试]
```
###
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