yolov5报错AttributeError: Can't get attribute 'C3CBAM' on <module 'models.common' from 'D:\\yolov\\yolov5-master\\models\\common.py'>

### YOLOv5 中 `C3CBAM` 属性错误分析 在 YOLOv5 的模型定义文件中，如果遇到 `AttributeError: module 'models.common' has no attribute 'C3CBAM'` 错误，这通常表明自定义模块未被正确加载到项目环境中。以下是可能的原因以及解决方案： #### 可能原因 1. **缺少自定义模块实现** 如果尝试使用名为 `C3CBAM` 的组件而该组件并未存在于项目的 `models/common.py` 文件中，则会触发此错误。 2. **路径配置不正确** 自定义模块所在的目录未能正确加入 Python 的搜索路径，导致无法识别新引入的类或函数。 3. **拼写错误** 类名可能存在大小写或其他字符上的输入差异，例如实际名称可能是 `c3cbam` 或其他形式。 --- ### 解决方法 #### 方法一：确认并添加缺失的模块 检查 `models/common.py` 是否已包含 `C3CBAM` 定义。如果没有，请手动将其添加至该文件中。以下是一个典型的 CBAM 实现示例[^1]: ```python import torch.nn as nn class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), "kernel size must be 3 or 7" padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x) class C3CBAM(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super(C3CBAM, self).__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # optional act=FReLU(c2) self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)]) # Add CBAM components here self.ca = ChannelAttention(c_) self.sa = SpatialAttention() def forward(self, x): y1 = self.m(self.cv1(x)) y2 = self.cv2(x) fused_y = torch.cat((self.ca(y1) * y1, y2), dim=1) output = self.cv3(fused_y) return self.sa(output) * output ``` 上述代码实现了基于通道注意力和空间注意力机制的 `C3CBAM` 模块，并确保其可以无缝集成到现有的 YOLOv5 架构中。 --- #### 方法二：更新环境变量 如果已经存在对应的模块但仍然报错，需验证当前运行脚本的工作目录是否能够访问到 `models/common.py` 所处位置。可以通过以下方式调整路径设置: ```python import sys sys.path.append('D:/yolov/yolov5-master') # 替换为实际路径 from models.common import * ``` 通过显式指定模块所在路径，可有效避免因路径问题引发的异常行为。 --- #### 方法三：重新安装依赖项 有时第三方库版本冲突也可能引起此类问题。建议按照官方文档中的说明重置虚拟环境并重新安装所需依赖包[^2]: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 完成后再次执行训练命令测试效果: ```bash python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5n.yaml --batch-size 128 ``` --- ### 验证流程 完成以上操作后，重启 IDE 并重新导入相关模块以检验修复情况。若仍存在问题，请进一步排查是否存在语法错误或者与其他部分逻辑交互产生的干扰因素。 ---