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'. Loading yolov5l-cs-hat.onnx for ONNX Runtime inference... requirements: Ultralytics requirements ['onnx', 'onnxruntime-gpu'] not found, attempting AutoUpdate... WARNING ⚠️ requirements: ❌ AutoUpdate skipped (offline) WARNING ⚠️ Failed to start ONNX Runtime with CUDA. Using CPU... Using ONNX Runtime CPUExecutionProvider Traceback (most recent call last): File "/data/project/yolo12/test2.py", line 7, in <module> results = model.predict("6.jpg", save=True) # 自动保存结果到 runs/detect/predict ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/data/nvme3/anaconda3/envs/yolomodel/lib/python3.11/site-packages/ultralytics/engine/model.py", line 548, in predict self.predictor.setup_model(model=self.model, verbose=is_cli) File "/data/nvme3/anaconda3/envs/yolomodel/lib/python3.11/site-packages/ultralytics/engine/predictor.py", line 391, in setup_model self.model = AutoBackend( ^^^^^^^^^^^^ File "/data/nvme3/anaconda3/envs/yolomodel/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 116, in decorate_context return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/data/nvme3/anaconda3/envs/yolomodel/lib/python3.11/site-packages/ultralytics/nn/autobackend.py", line 594, in __init__ task = metadata["task"] ~~~~~~~~^^^^^^^^ KeyError: 'task'

这个错误表明 **Ultralytics 库无法从 ONNX 模型中自动识别任务类型（如检测、分类等）**，且模型元数据中缺少 `task` 字段。以下是详细解决方案： --- ### **1. 错误原因分析** - **关键报错**：`KeyError: 'task'` Ultralytics 8.0+ 要求 ONNX 模型的元数据（metadata）中必须包含 `task` 字段（如 `task=detect`），但你的模型（`yolov5l-cs-hat.onnx`）导出时未包含此信息。 - **其他警告**： - `Failed to start ONNX Runtime with CUDA`：未正确配置 GPU（可能缺少 `onnxruntime-gpu` 或 CUDA 环境）。 - `AutoUpdate skipped (offline)`：离线环境下无法安装依赖。 --- ### **2. 解决方案** #### **方法 1：显式指定任务类型** 在加载模型时，通过 `task` 参数手动指定任务类型（如检测）： ```python from ultralytics import YOLO # 显式定义任务类型为 'detect' model = YOLO("yolov5l-cs-hat.onnx", task="detect") results = model.predict("6.jpg", save=True) ``` #### **方法 2：重新导出 ONNX 模型（推荐）** 在导出模型时，确保包含任务元数据（需使用 **Ultralytics YOLOv8** 或更新版导出工具）： ```bash # 使用 YOLOv8 重新导出（确保模型是 v8 格式） yolo export model=yolov5l-cs-hat.pt format=onnx task=detect ``` 或通过代码导出： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov5l-cs-hat.pt") # 加载原始模型 model.export(format="onnx", task="detect") # 导出时指定任务 ``` #### **方法 3：降级 Ultralytics 版本** 如果模型是旧版 YOLOv5 导出的，使用兼容版本： ```bash pip uninstall ultralytics -y pip install ultralytics==8.0.20 # 测试过的稳定版本 ``` --- ### **3. 解决 GPU 加速问题** 如果希望使用 GPU 推理： 1. **安装 GPU 版 ONNX Runtime**： ```bash pip uninstall onnxruntime -y pip install onnxruntime-gpu --upgrade ``` 2. **验证 CUDA 环境**： ```python import onnxruntime print(onnxruntime.get_device()) # 应输出 'GPU' 而非 'CPU' ``` 3. **指定 GPU 提供程序**（可选）： ```python import os os.environ["ORT_CUDA_PROVIDER"] = "1" # 强制使用 CUDA model = YOLO("yolov5l-cs-hat.onnx", task="detect") ``` --- ### **4. 离线环境修复** 如果因离线导致依赖安装失败： 1. **手动安装依赖**： ```bash pip install onnx onnxruntime-gpu --no-deps # 跳过依赖检查 ``` 2. **检查模型完整性**： ```python import onnx model_onnx = onnx.load("yolov5l-cs-hat.onnx") print(onnx.helper.printable_graph(model_onnx.graph)) # 检查模型结构 ``` --- ### **5. 验证模型兼容性** 如果问题持续，可能是模型与 Ultralytics 不兼容： - **使用 OpenCV DNN 作为替代**： ```python import cv2 net = cv2.dnn.readNetFromONNX("yolov5l-cs-hat.onnx") # ...（后续预处理和推理代码） ``` --- ### **6. 关键调试步骤** 1. **检查模型元数据**： ```python import onnx model = onnx.load("yolov5l-cs-hat.onnx") print(model.metadata_props) # 查看是否有 'task' 字段 ``` 2. **更新导出工具链**： - 确保使用最新版 `torch` 和 `ultralytics` 导出模型。 --- ### **总结** - **根本原因**：ONNX 模型缺少 `task` 元数据，且 Ultralytics 8.0+ 对模型格式要求更严格。 - **推荐操作**： ✅ **方法 1**（显式指定 `task`） + **方法 2**（重新导出模型） → 90% 解决问题。 ❌ 如果仍失败，改用 **OpenCV DNN** 或降级 Ultralytics。 ---