Yolov5安装运行过程中出现的问题

Yolov5安装运行过程中出现的问题合集

- 安装问题
- - pip 安装 requirements.txt
  - cmd下如何退出python？
  - 升级numpy
- protobuf版本过高
- - AttributeError: Can’t get attribute ‘SPPF’ on <module ‘models.common’ from '地址
  - 找不到图片
  - NameError: name 'warnings' is not defined
  - AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'
  - yolov5s.pt文件的版本问题，代码中默认下载最新版本
  - 参考链接

安装问题

在这里插入图片描述

报错：gnutls_handshake() failed: The TLS connection was non-properly terminated.

1、在git内重置proxy

git config --global --unset http.proxy
git config --global --unset https.proxy

2、在cmd内执行ipconfig/flushdns 清理DNS缓存

ipconfig/flushdns

参考链接

pip 安装 requirements.txt

pip install -r requirements.txt 的作用是从一个文本文件 requirements.txt 中安装所需的 Python 包。一般情况下，项目提供者会在 requirements.txt 文件中列出所有项目所依赖的 Python 包及其版本号，使用这个命令可以方便地安装这些依赖并满足项目运行的需要。

具体地，pip install 是 Python 模块管理器 pip 提供的安装命令，-r requirements.txt 表示从 requirements.txt 文件中读取依赖信息进行安装。这个命令会自动安装依赖的 Python 包，如果依赖的包已经安装了，或者是已经安装了版本符合要求的包，则不会进行重复安装
pip 安装 requirements.txt

cmd下如何退出python？

1.使用Ctrl+Z快捷键
在cmd命令行窗口中运行Python程序时，可以使用Ctrl+Z快捷键来退出Python。具体步骤如下：

（1）在cmd命令行窗口中输入python命令，进入Python交互式环境。

（2）在Python交互式环境中输入任意Python语句，例如print(“Hello, World!”)。

（3）按下Ctrl+Z快捷键，即可退出Python交互式环境。

这种方法简单快捷，适用于需要临时测试Python代码的情况。但是，当Python程序中存在死循环等无法终止的情况时，这种方法可能会失效。

2.使用quit()函数

Python中提供了quit()函数，可以用来退出Python交互式环境。具体步骤如下：

（1）在cmd命令行窗口中输入python命令，进入Python交互式环境。

（2）在Python交互式环境中输入quit()函数，即可退出Python交互式环境。

这种方法适用于需要频繁进入和退出Python交互式环境的情况。但是，当Python程序中存在死循环等无法终止的情况时，这种方法可能会失效。

3.使用sys.exit()函数

Python中的sys模块提供了exit()函数，可以用来退出Python程序。具体步骤如下：

（1）在cmd命令行窗口中输入python命令，进入Python交互式环境。

（2）在Python交互式环境中输入import sys语句，导入sys模块。

（3）在Python交互式环境中输入sys.exit()函数，即可退出Python程序。

这种方法适用于需要在Python程序中主动退出程序的情况。但是，当Python程序中存在死循环等无法终止的情况时，这种方法可能会失效。

4.使用Ctrl+C快捷键

在cmd命令行窗口中运行Python程序时，可以使用Ctrl+C快捷键来强制退出Python程序。具体步骤如下：

（1）在cmd命令行窗口中输入python命令，进入Python交互式环境或运行Python程序。

（2）按下Ctrl+C快捷键，即可强制退出Python程序。

这种方法适用于需要强制退出Python程序的情况。但是，强制退出可能会导致Python程序未能正常执行完毕，从而造成数据丢失等问题，应该尽量避免使用。

总结：

以上就是cmd下如何退出Python的几种方法。不同的方法适用于不同的情况，应根据具体情况选择合适的方法。在编写Python程序时，应尽量避免出现死循环等无法终止的情况，从而保证程序能够正常退出。

升级numpy

嗯，如何升级numpy的版本，这是个很火的问题

解决方案如下

在命令下输入pip install -U numpy 就可以升级numpy包了

pip install --upgrade numpy 这样也可以
如果您已经

拥有旧版本的NumPy，请使用以下命令：

1
pip install numpy --upgrade
如果仍然无法正常运行，请尝试：

1
pip install numpy --upgrade --ignore-installed

protobuf版本过高

Namespace(weights=‘yolov5s.pt’, source=‘data/images’, img_size=640, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, device=‘’, view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, update=False, project=‘runs/detect’, name=‘exp’, exist_ok=False)
requirements: protobuf<3.20,>=3.9.2 not found and is required by YOLOv5, attempting auto-update…

If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are:

Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python
这是由于安装tensorflow的时候，安装依赖包protobuf的版本过高造成的。
卸掉后再重新装一个指定版本的就行了。

pip uninstall protobuf
pip install protobuf==3.19.0

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_47464132/article/details/127671596

AttributeError: Can’t get attribute ‘SPPF’ on <module ‘models.common’ from '地址

在这里插入图片描述
产生了这个报错，我从其他博客里找到了解决办法，是在 common.py 文件中添加SPPF类

class SPPF(nn.Module):
    # Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher
    def __init__(self, c1, c2, k=5):  # equivalent to SPP(k=(5, 9, 13))
        super().__init__()
        c_ = c1 // 2  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)
        self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)

    def forward(self, x):
        x = self.cv1(x)
        with warnings.catch_warnings():
            warnings.simplefilter('ignore')  # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warning
            y1 = self.m(x)
            y2 = self.m(y1)
            return self.cv2(torch.cat([x, y1, y2, self.m(y2)], 1))