Creating new Ultralytics Settings v0.0.6 file ✅ View Ultralytics Settings with 'yolo settings' or at 'C:\Users\dell\AppData\Roaming\yolov12\settings.json' Update Settings with 'yolo settings key=value', i.e. 'yolo settings runs_dir=path/to/dir'. For help see https://docs.ultralytics.com/quickstart/#ultralytics-settings. FlashAttention is not available on this device. Using scaled_dot_product_attention instead. 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'. Traceback (most recent call last): File "F:\毕业设计\Yolov12\yolov12-main\yolov12-main\detect.py", line 10, in <module> model.predict(source=r'F:\毕业设计\Yolov12\yolov12-main\yolov12-main\ultralytics\assets', File "F:\毕业设计\Yolov12\yolov12-main\yolov12-main\ultralytics\engine\model.py", line 553, in predict self.predictor.setup_model(model=self.model, verbose=is_cli) File "F:\毕业设计\Yolov12\yolov12-main\yolov12-main\ultralytics\engine\predictor.py", line 308, in setup_model self.model = AutoBackend( ^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\dell\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "F:\毕业设计\Yolov12\yolov12-main\yolov12-main\ultralytics\nn\autobackend.py", line 468, in __init__ raise TypeError( TypeError: model='F:\毕业设计\Yolov12\yolov12-main\yolov12-main\ultralytics\cfg\models\v12' is not a supported model format. Ultralytics supports: ('PyTorch', 'TorchScript', 'ONNX', 'OpenVINO', 'TensorRT', 'CoreML', 'TensorFlow SavedModel', 'TensorFlow GraphDef', 'TensorFlow Lite', 'TensorFlow Edge TPU', 'TensorFlow.js', 'PaddlePaddle', 'MNN', 'NCNN', 'IMX') See https://docs.ultralytics.com/modes/predict for help. 进程已结束，退出代码为 1

<think>好的，我现在需要解决用户在使用Ultralytics模型时遇到的TypeError问题，错误信息是“unsupported model format”。用户提到了PyTorch、ONNX、OpenVINO、TensorRT、CoreML这些格式。首先，我得理解这个错误通常发生在什么情况下。 首先，可能的原因是用户尝试加载的模型格式不被当前的Ultralytics版本支持。例如，用户可能用了一个导出为ONNX的模型，但加载时没有正确指定格式，或者Ultralytics的API在加载时没有正确识别格式。这时候，模型加载函数可能无法解析文件，导致类型错误。 接下来，我应该检查用户使用的模型加载方法是否正确。Ultralytics的YOLO模型通常通过`YOLO()`类来加载，比如`model = YOLO('model.onnx')`，但需要确认是否所有支持的格式都适用。可能用户没有安装对应的依赖库，比如TensorRT或OpenVINO的运行时库，这会导致即使模型文件存在，也无法正确加载，从而引发错误。 然后，我需要考虑模型导出时的步骤是否正确。例如，导出ONNX模型需要指定`export format=onnx`，如果导出过程中参数设置错误，生成的模型文件可能不完整或格式不正确，导致加载时出错。用户可能在导出时遗漏了某些步骤，或者使用的导出命令不正确。 另外，版本兼容性也是一个常见问题。Ultralytics库的版本可能与模型文件不兼容。比如，用户可能用较新版本的库加载旧版本导出的模型，或者反之。这时候需要检查文档，确认模型格式的支持情况，并确保库版本匹配。 还有可能用户在加载模型时路径错误，或者文件损坏，导致无法读取模型，从而触发类型错误。这时候需要确认文件路径是否正确，模型文件是否存在，以及文件是否完整。 接下来，我应该逐步给出解决方案。首先建议用户检查模型路径是否正确，然后确认导出步骤是否正确，确保使用的导出命令正确，例如使用`model.export(format='onnx')`。然后检查依赖项是否安装，比如对于TensorRT需要安装`nvidia-tensorrt`，OpenVINO需要`openvino-dev`等。同时，建议用户升级Ultralytics库到最新版本，以确保支持所有格式。如果问题依旧，可能需要检查模型文件是否正确生成，或者尝试重新导出模型。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步排查可能出现的问题，比如如何正确导出模型，如何安装依赖，版本兼容性问题等。</think>关于Ultralytics模型预测时出现的`TypeError: unsupported model format`问题，以下是逐步解决方案： --- ### **1. 确认模型格式支持范围** Ultralytics官方支持的模型格式包括：PyTorch（`.pt`）、ONNX（`.onnx`）、TensorRT（`.engine`）、OpenVINO（`.xml`）、CoreML（`.mlmodel`）等[^1]。需确保： - 文件扩展名与格式匹配（如ONNX模型必须为`.onnx`） - 使用`YOLO()`类加载时直接指定完整文件名，例如： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.onnx") # 正确示例 ``` --- ### **2. 检查模型导出步骤** 若错误出现在加载**自定义导出模型**时，需验证导出命令的正确性： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载原生PyTorch模型 model.export(format="onnx") # 导出为ONNX格式，其他格式同理 ``` 导出后检查文件是否生成成功，并验证文件大小是否合理（如ONNX模型通常大于原生PyTorch模型）。 --- ### **3. 安装依赖库** 不同模型格式需要特定依赖库支持： | 格式 | 所需依赖库 | 安装命令 | |-----------|----------------------------|-----------------------------------| | ONNX | `onnxruntime` | `pip install onnxruntime` | | TensorRT | `nvidia-tensorrt` | 参考[NVIDIA官方文档](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | | OpenVINO | `openvino-dev` | `pip install openvino-dev` | | CoreML | `coremltools` | `pip install coremltools` | --- ### **4. 验证模型加载方式** - **错误示例**：尝试用`torch.load()`加载非PyTorch模型 ```python import torch model = torch.load("yolov8n.onnx") # 会触发TypeError ``` - **正确方法**：始终使用`YOLO()`类加载模型 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.onnx") # 统一加载接口 ``` --- ### **5. 检查Ultralytics版本** 旧版本可能不支持最新格式，升级到最新版本： ```bash pip install --upgrade ultralytics ``` --- ### **6. 重新导出模型（终极解决方案）** 若问题仍未解决，尝试重新导出模型： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.pt") model.export(format="onnx") # 或替换为其他格式 ``` ---