yolo3d AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

### 关于 YOLO3D 中 Upsample 对象出现的 AttributeError 错误解决方案 在处理 `YOLO3D` 的训练或推理过程中，如果遇到类似于 `AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'` 的错误，通常是因为 PyTorch 版本不兼容所导致。以下是针对该问题的具体分析和解决方法： #### 1. **PyTorch 版本冲突** 此错误的根本原因在于不同版本的 PyTorch 实现了不同的 API 接口。具体来说，在较新的 PyTorch 版本中引入了一个名为 `recompute_scale_factor` 的参数，而旧版代码可能未适配这一变化。 为了验证当前使用的 PyTorch 和 torchvision 是否存在版本冲突，可以运行以下命令来检查安装的库版本： ```bash pip show torch torchvision ``` 根据已有资料[^1][^2][^3]，推荐的方法之一是降级至较低版本的 PyTorch 或修改源码中的实现逻辑。 --- #### 2. **解决方法** ##### 方法一：降级 PyTorch 版本 通过调整环境配置，将 PyTorch 升级或降级到与现有代码兼容的版本。例如，尝试使用以下组合： - PyTorch 1.9.1 配合 torchvision 0.10.1[^3] - 或者更低版本如 PyTorch 1.8.x/1.7.x[^4] 可以通过以下命令完成指定版本的安装： ```bash pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio===0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 注意替换 CUDA 版本号以匹配本地 GPU 环境需求。 ##### 方法二：手动修改源码 如果不希望更改整个依赖链，则可以直接编辑 PyTorch 安装目录下的模块文件。定位路径为： ``` Anaconda\envs\<your_env_name>\Lib\site-packages\torch\nn\modules\upsampling.py ``` 找到涉及 `recompute_scale_factor` 参数的部分并将其注释掉或者移除相关调用。例如，原代码可能是这样的形式： ```python output = self._backend.Upsample( size=self.size, scale_factor=self.scale_factor, mode=self.mode, align_corners=self.align_corners, recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor)(input) ``` 可改为： ```python output = self._backend.Upsample( size=self.size, scale_factor=self.scale_factor, mode=self.mode, align_corners=self.align_corners)(input) ``` 保存后重新启动程序即可生效。 --- #### 3. **注意事项** 尽管上述两种方式均能有效解决问题，但在实际应用时需考虑长期维护成本以及潜在副作用。特别是当团队协作开发时频繁切换 Python 虚拟环境可能会带来额外复杂度；因此建议优先评估是否能够更新原始框架支持最新标准API接口设计。 --- ### 总结 对于 `YOLO3D` 出现 `'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'` 这类异常情况，可通过适当调节深度学习工具包版本或是直接修正底层定义达到修复目的。最终选择取决于项目具体情况和个人偏好。