0 YOLOv5 2021-12-3 torch 2.6.0+cu126 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU, 8187.5MB) Namespace(weights='yolov5l6.pt', cfg='models/yolov5m.yaml', data='data/coco128.yaml', hyp='data/hyp.scratch.yaml', epochs=300, batch_size=8, img_size=[1280, 1280], rect=False, resume=False, nosave=False, notest=False, noautoanchor=False, evolve=False, bucket='', cache_images=False, image_weights=False, device='0', multi_scale=False, single_cls=False, adam=False, sync_bn=False, local_rank=-1, workers=46, project='runs/test', 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\\test\\exp7', total_batch_size=8) tensorboard: Start with 'tensorboard --logdir runs/test', view at http://localhost:6006/ hyperparameters: lr0=0.01, 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=1.0, mixup=0.0 Traceback (most recent call last): File "d:\yolov5\yolov5-master\train.py", line 541, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "d:\yolov5\yolov5-master\train.py", line 63, in train data_dict = yaml.safe_load(f) # data dict ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda_envs\envs\yolov5-master\Lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 125, in safe_load return load(stream, SafeLoader) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda_envs\envs\yolov5-master\Lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 79, in load loader = Loader(stream) ^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda_envs\envs\yolov5-master\Lib\site-packages\yaml\loader.py", line 34, in __init__ Reader.__init__(self, stream) File "D:\Anaconda_en

<think>嗯，用户遇到了YOLOv5训练时YAML文件加载错误的问题，需要找出可能的原因和解决方案。首先，我应该回忆一下YOLOv5的配置文件结构，常见的错误可能包括语法错误、缩进问题或者路径不正确。YAML文件对格式要求严格，比如缩进必须用空格而不是制表符，这点容易出错。另外，用户可能在修改模型结构时，比如调整通道数或层数时，导致参数不匹配，比如nc（类别数）没有正确设置。路径问题也可能存在，比如相对路径和绝对路径的使用不当，或者文件名拼写错误。还有可能是YOLOv5版本更新导致的兼容性问题，用户可能用了旧版本的配置文件在新版代码里运行。此外，依赖库如PyYAML如果没有正确安装或版本过低，也会导致解析失败。可能的解决方案包括使用在线YAML验证工具检查语法，核对模型参数是否正确，检查文件路径，更新依赖库，以及查看官方文档或社区讨论。需要一步步引导用户检查这些方面，并提供具体的例子和代码示例，比如正确的YAML结构和如何打印配置文件内容来调试。</think>### YOLOv5训练时YAML文件加载错误分析 #### 一、常见错误原因 1. **语法格式错误** - YAML文件必须使用空格缩进（推荐2或4个空格），使用制表符会导致解析失败 - 注释符`#`使用位置不当或嵌套在数据结构中 - 缺少必要的冒号`:`分隔符，例如： ```yaml # 错误示例 model nc 20 # 缺少冒号 # 正确应为 model: nc: 20 ``` 2. **数据结构不匹配** - 模型层数配置与输入通道数不匹配，例如： ```yaml backbone: [[-1, 3, Conv, [64, 3, 2]], # 输入通道应为3的整数倍 ``` - `nc`（类别数）未定义或类型错误，必须是整数 3. **文件路径问题** - 使用相对路径时未从项目根目录出发 - Windows路径中的反斜杠未转义，应使用`\\`或`/` 4. **依赖库问题** - PyYAML版本不兼容（推荐>=5.3.1） - 第三方库污染YAML解析器 #### 二、解决方案 1. **基础验证步骤 ```bash # 检查文件编码 file --mime training.yaml # 验证基础语法 python -c "import yaml; yaml.safe_load(open('training.yaml'))" ``` 2. **结构化调试方法 ```python from models.yolo import Model try: model = Model("training.yaml") # 加载配置文件 except Exception as e: print(f"Error context: {e.__context__}") # 显示上下文错误 print(f"Traceback: {e.__traceback__.tb_next}") # 显示追踪信息 ``` 3. **版本兼容处理 ```python import yaml # 检查yaml库版本 print(yaml.__version__) # 应 >= 5.3.1 # 安全加载方法 with open('training.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f: config = yaml.safe_load(f) print(config.keys()) # 验证顶层键是否存在 ``` #### 三、典型正确配置示例 ```yaml # YOLOv5s.yaml 正确结构 nc: 80 # 类别数必须明确 depth_multiple: 0.33 # 必须为浮点数 width_multiple: 0.50 backbone: [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # [输入来源, 重复次数, 模块类型, 参数] [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], [-1, 3, C3, [128]], [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], [-1, 6, C3, [256]], [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], [-1, 9, C3, [512]], [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], [-1, 3, C3, [1024]], [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]] ``` #### 四、高级调试技巧 1. **差分对比法** ```bash # 与官方配置文件对比 diff training.yaml models/yolov5s.yaml ``` 2. **最小化测试 ```python # 创建最小测试文件 with open('test.yaml', 'w') as f: f.write('nc: 1\nbackbone: [[-1, 1, Conv, [64]]]') Model('test.yaml') # 逐步添加配置直到复现错误 ``` 3. **环境检查清单 - [ ] Python版本==3.8 - [ ] PyYAML>=5.3.1 - [ ] 文件编码UTF-8 - [ ] 无BOM头 [^1]: YOLO系列模型的配置文件需要严格遵循特定结构规范