yolov9 list object has no attribute 'view'
时间: 2025-03-30 22:07:40 浏览: 50
### 关于 YOLOv9 中 `list` 对象无 `view` 属性错误的解决方案
在使用 YOLOv9 进行模型训练或推理过程中,如果遇到 `AttributeError: 'list' object has no attribute 'view'` 的错误,通常是因为代码试图对 Python 列表对象调用了 PyTorch 张量特有的方法 `view()`。这种情况下,需要确认变量的实际数据类型并调整代码逻辑。
以下是针对该问题的具体分析和解决办法:
#### 1. **问题根源**
此错误的根本原因是变量 `feats` 是一个 Python 列表而非 PyTorch 张量[^3]。由于列表不支持张量操作(如 `.view()`),因此会抛出上述异常。
#### 2. **解决方法一:修改 `loss_tal.py` 文件中的代码**
可以通过更新 `loss_tal.py` 文件来修复这一问题。具体来说,在第 167 行附近找到以下代码片段:
```python
feats = p[1] if isinstance(p, tuple) else p
```
将其更改为:
```python
if isinstance(p, list):
feats = [torch.tensor(feat) for feat in p] # 将列表转换为张量
else:
feats = p
```
通过这种方式可以确保 `feats` 变量始终是一个张量或者由张量组成的结构,从而避免因调用 `.view()` 方法而引发的错误[^4]。
#### 3. **解决方法二:替换检测头配置**
另一种可能有效的方案是改变网络架构定义文件 (`yolov9.yaml`) 中使用的头部组件。原生实现中可能存在某些特定模块(例如 DualDDetect)与当前版本框架兼容性不佳的情况。建议尝试将检测头从 `DualDDetect` 替换回标准的 `Detect` 组件[^5]:
```yaml
head:
- from: [-1]
module: models.common.Detect # 或者 models.yolo.Detect
args: [...]
```
完成以上任一种改动之后重新运行程序即可验证效果如何改善原有状况。
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### 提供一段修正后的伪代码作为参考
假设我们正在处理的是损失计算部分,则可按照如下方式重构相关函数:
```python
def compute_loss(preds, targets):
total_loss = []
# 确保输入特征均为张量形式
preds_tensor = [torch.as_tensor(p).float() for p in preds]
batch_size = preds_tensor[0].size(0)
combined_preds = torch.cat([
pi.view(batch_size, self.num_outputs, -1)
for pi in preds_tensor], dim=2)
distri, scores = combined_preds.split((self.reg_max * 4, self.num_classes), dim=1)
...
```
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