recent call last): File "D:\人工智能测试文档\实验课\预处理图像.py", line 11, in <module> model = torch.hub.load(r'D:\AAAYOLO\weights\yolov5s.pt', 'custom', ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\torch\hub.py", line 638, in load repo_or_dir = _get_cache_or_reload( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\torch\hub.py", line 229, in _get_cache_or_reload repo_owner, repo_name, ref = _parse_repo_info(github) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\py.ANACONDA\Lib\site-packages\torch\hub.py", line 154, in _parse_repo_info repo_owner, repo_name = repo_info.split("/") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

<think>嗯，用户在使用torch.hub.load加载模型时遇到了ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)的错误。我需要先理解这个错误的原因。根据之前的引用信息，类似的错误通常是因为函数预期接收的参数数量与实际返回的不匹配。比如在引用[3]中提到，加载模型时transformers库版本问题导致预期值和实际返回值数量不一致。这可能与模型的返回结构有关。 首先，用户的问题可能出现在模型加载过程中，torch.hub.load函数可能期望模型返回两个值，但实际只返回了一个。这可能是因为模型的定义在某个版本中发生了变化，或者用户使用的代码与模型的最新版本不兼容。例如，在transformers库中，API的变化可能导致类似的错误，解决方法可能是降级库版本，如引用[3]所述。 接下来，我需要考虑解决方案的步骤。首先检查模型加载代码是否正确，确保参数传递正确。然后查看模型源码，确认其返回值的数量。如果是API变化导致的问题，可能需要固定库的版本。另外，还可以通过捕获异常或修改代码来适配返回值数量，比如使用占位符变量接收额外的返回值。 另外，用户可能需要更新PyTorch和相关库，或者检查模型名称是否正确。如果问题依然存在，可能需要查阅模型的官方文档或社区讨论，看看是否有其他用户遇到相同的问题及其解决方案。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步理解可能遇到的类似错误，如参数不匹配的其他情况、版本兼容性问题等。</think>### 解决方案 在使用 `torch.hub.load` 加载模型时遇到 `ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)` 错误，通常是因为 **模型加载函数的返回值数量与代码预期的接收变量数量不匹配**。以下是逐步解决方案： --- #### **1. 检查模型加载代码** 确保代码中调用 `torch.hub.load` 时接收返回值的变量数量与模型实际返回值一致。例如： ```python # 错误示例：预期接收两个返回值，但模型只返回一个 model, transforms = torch.hub.load(...) # 报错：expected 2, got 1 # 正确示例：根据实际返回值调整接收变量数量 model = torch.hub.load(...) # 仅接收模型 ``` --- #### **2. 查看模型源码** 通过指定 `source` 和 `force_reload` 参数，强制重新下载并查看模型定义： ```python model = torch.hub.load( repo_or_dir="pytorch/vision", model="resnet50", source="github", force_reload=True ) ``` 若模型源码中定义的函数返回单个对象（如仅模型），但代码试图解包成多个变量（如模型+预处理方法），则需调整代码逻辑[^3]。 --- #### **3. 固定依赖库版本** 如果模型依赖特定版本的库（如 `torchvision`），版本更新可能导致接口返回值变化。尝试降级库版本： ```bash pip install torch==1.10.0 torchvision==0.11.1 # 指定兼容版本 ``` --- #### **4. 适配返回值数量** 若无法修改模型源码，可通过占位符变量接收多余返回值： ```python model, _ = torch.hub.load(..., verbose=False) # 忽略第二个返回值 ``` --- #### **5. 其他可能原因** - **模型名称错误**：检查 `torch.hub.load` 中模型名称是否拼写正确。 - **网络问题**：添加 `force_reload=True` 重新下载模型文件。 - **更新 PyTorch**：升级到最新版本以修复潜在兼容性问题： ```bash pip install --upgrade torch torchvision ``` --- ### 示例代码 ```python import torch # 正确加载单个返回值模型 model = torch.hub.load( repo_or_dir="pytorch/vision", model="resnet50", pretrained=True ) print(type(model)) # 应输出 <class 'torch.nn.Module'> ``` ---