YOLOv5 torch 1.13.0+cu116 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4095.5MB) Downloading https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5s.pt to yolov5s.pt... Download error: Remote end closed connection without response ERROR: Download failure: yolov5s.pt missing, try downloading from https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/

<think>好的，我现在需要解决用户提出的YOLOv5模型文件yolov5s.pt下载失败的问题。用户遇到的具体错误是“Remote end closed connection without response”，同时他们的环境是Torch 1.13.0+cu116，CUDA版本可能与NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU不兼容。我需要结合用户提供的引用信息，特别是关于CUDA版本和PyTorch兼容性的问题，来给出解决方案。 首先，用户提到的错误信息可能与网络连接问题有关，导致模型文件下载中断。常见的解决方法包括使用代理、手动下载或者更换下载源。但是用户还提到了CUDA兼容性问题，引用[1]和[2]指出RTX 3050和3060的CUDA能力版本sm_86和sm_89与当前安装的PyTorch版本不兼容，需要安装支持更高CUDA版本的PyTorch。例如，引用[1]建议安装CUDA 11.3对应的PyTorch版本，而用户当前使用的是CUDA 11.6（cu116），但可能PyTorch 1.13.0+cu116并不支持sm_86架构。 需要确认PyTorch版本是否支持RTX 3050的CUDA架构。RTX 3050的CUDA能力是sm_86，根据PyTorch官方文档，PyTorch从1.11.0版本开始支持CUDA 11.5，而CUDA 11.5支持sm_86。但用户使用的是Torch 1.13.0+cu116，即CUDA 11.6，理论上应该支持。不过，可能用户的PyTorch安装有问题，或者需要重新安装正确的版本。 另外，模型下载失败可能和网络连接有关，可以尝试手动下载yolov5s.pt文件，然后放到指定目录。同时，检查CUDA和PyTorch的兼容性，可能需要升级或降级PyTorch版本以确保兼容性。例如，根据引用[3]，安装正确的CUDA工具包，并确保PyTorch版本与之匹配。 总结下来，解决方案应包括： 1. 手动下载模型文件，绕过网络问题。 2. 检查并确保PyTorch与CUDA版本兼容，可能需要重新安装PyTorch。 3. 配置代理或使用镜像源解决下载问题。 4. 验证CUDA是否正确安装，能够被PyTorch识别。 需要注意步骤之间的顺序，比如先解决CUDA兼容性问题，再处理模型下载，或者同时进行。同时，引用用户提供的参考信息来支持建议，比如引用[1]和[3]关于安装匹配CUDA版本的PyTorch的说明。</think>### YOLOv5模型文件下载失败解决方案 #### 1. 手动下载模型文件 **问题原因**：网络连接不稳定或服务器限制可能导致自动下载失败，出现`Remote end closed connection without response`错误。 **解决方法**： - 访问YOLOv5官方GitHub仓库的[Release页面](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases)，手动下载`yolov5s.pt`文件。 - 将下载的模型文件保存到本地项目的`weights`目录中。 - 在代码中直接指定模型路径： ```python model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='weights/yolov5s.pt') ``` #### 2. 检查PyTorch与CUDA兼容性 **问题原因**：NVIDIA RTX 3050 Laptop GPU的CUDA架构为`sm_86`，需PyTorch版本支持该架构。当前安装的`torch 1.13.0+cu116`可能未正确适配[^1][^2]。 **解决方法**： - **确认CUDA版本**： 运行`nvidia-smi`查看CUDA版本（如12.2），并访问[PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/)获取对应安装命令。 - **重新安装PyTorch**： 若CUDA版本为11.6，使用以下命令安装适配版本： ```bash pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ``` - **验证GPU识别**： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应为True print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 应显示"NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU" ``` #### 3. 配置代理或镜像源 **问题原因**：国内用户可能因网络限制导致下载失败。 **解决方法**： - **使用镜像源**： 添加`--proxy`参数或更换pip源： ```bash pip install --proxy=http://user:password@proxy_ip:port some_package ``` 或使用清华源： ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some_package ``` - **设置环境变量**： ```bash export HTTP_PROXY="http://proxy_ip:port" export HTTPS_PROXY="http://proxy_ip:port" ``` #### 4. 完整步骤示例 1. 手动下载`yolov5s.pt`并保存到`weights/`目录。 2. 卸载旧版PyTorch： ```bash pip uninstall torch torchvision torchaudio ``` 3. 安装适配CUDA 11.6的PyTorch： ```bash pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ``` 4. 验证安装： ```python import torch assert torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8 # 确保支持sm_86 ```