YOLOv5 2025-2-21 torch 2.5.1 CPU D:\document-lin\python\yolov5_lite_test\models\experimental.py:118: FutureWarning: You are using `torch.load` with `weights_only=False` (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for `weights_only` will be flipped to `True`. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via `torch.serialization.add_safe_globals`. We recommend you start setting `weights_only=True` for any use case where you don't have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature. ckpt = torch.load(w, map_location=map_location) # load Fusing layers... C:\Users\gzLin1\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py:534: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3596.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 230 layers, 1533774 parameters, 0 gradients, 3.6 GFLOPS

<think>好的，用户在使用YOLOv5时遇到了几个警告信息，需要解释这些警告的含义以及解决方法。首先，我需要分析用户提供的日志内容。 第一个警告来自`experimental.py`的第118行，关于`torch.load`的`weights_only=False`默认值将来会改为`True`。这涉及到PyTorch的安全问题，用户可能加载了不受信任的模型，存在执行恶意代码的风险。需要建议用户设置`weights_only=True`，并检查是否有模型加载的代码需要修改。 第二个警告是`torch.meshgrid`的索引参数提示，用户可能在生成网格时没有指定`indexing`参数，这可能在未来的版本中导致错误。需要建议用户更新代码，明确使用`indexing='ij'`或`indexing='xy'`。 然后，用户的环境信息显示使用了YOLOv5、PyTorch 2.5.1和CPU模式。需要确认这些警告是否与版本兼容性有关，特别是YOLOv5是否支持较新的PyTorch版本。可能用户使用的是旧版YOLOv5代码，需要建议更新到最新版本，或者自行修改代码以适应新版本的PyTorch。 接下来，用户可能不太清楚这些警告的严重性，需要分清楚哪些是未来兼容性问题，哪些是当前需要立即处理的。例如，`weights_only`的警告属于安全建议，而`meshgrid`的警告属于API变更预告，暂时不会影响程序运行，但未来可能会出错。 另外，用户可能是在CPU上运行YOLOv5，可能需要提醒性能方面的考虑，比如使用GPU加速训练和推理，但当前问题主要是警告处理，性能建议可以作为补充。 最后，需要总结解决方案的步骤：更新YOLOv5代码库、修改模型加载代码设置`weights_only=True`、调整`torch.meshgrid`调用添加索引参数，以及关注官方更新。同时，提醒用户注意模型来源的安全性。</think>这是在使用YOLOv5时出现的几个警告信息，我将为您逐步解析： 1. **`weights_only=False`警告** ``` FutureWarning: You are using `torch.load` with `weights_only=False`... ``` - **原因**：PyTorch的安全机制检测到代码使用旧式模型加载方式，存在潜在的安全风险 - **解决方法**： - 将`torch.load(w, ...)`改为`torch.load(w, weights_only=True, ...)` - 在代码中找到`experimental.py`第118行的`torch.load`调用，添加`weights_only=True`参数 - 需要确保加载的模型文件来源可靠 2. **`torch.meshgrid`警告** ``` UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release... ``` - **原因**：PyTorch 1.10+要求显式指定网格索引方式 - **解决方法**： - 在调用`torch.meshgrid`时添加`indexing='ij'`参数 - 示例修改：`torch.meshgrid(x, y, indexing='ij')` 3. **环境信息分析** - **YOLOv5版本**：推测为2025年2月21日的版本（可能是自定义分支） - **PyTorch版本**：2.5.1（最新稳定版为2.3.0，可能存在兼容性问题） - **运行模式**：CPU only（无GPU加速） 4. **推荐解决方案**： ```python # 修改模型加载方式 ckpt = torch.load(w, map_location=map_location, weights_only=True) # 添加安全参数 ``` ```python # 修改网格生成代码（通常在utils/metrics.py） # 查找所有torch.meshgrid调用并添加indexing参数 grid_y, grid_x = torch.meshgrid(y, x, indexing='ij') ``` 5. **补充建议**： - 更新YOLOv5到官方最新版本（当前最新为v7.0） - 验证PyTorch版本兼容性（官方推荐2.0.1+） - 如需完整消除警告，建议： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 重新拉取最新代码 pip install -r requirements.txt # 更新依赖 ``` 这些警告属于框架升级带来的兼容性提示，不会影响当前运行结果，但建议及时处理以保证未来版本的兼容性。如果使用自定义模型，请确保模型文件来源可靠。