当前位置: 首页 > news >正文

yolov9目标检测/分割预测报错AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘device‘常见汇总

这篇文章主要是对yolov9目标检测和目标分割预测测试时的报错,进行解决方案。

在说明解决方案前,严重投诉、吐槽一些博主发的一些文章,压根没用的解决方法,也不知道他们从哪里抄的,误人子弟、浪费时间。

我在解决前,也搜索了很多相关的报错解决方案,他们纯属乱来,都没有亲自尝试。

报错一:目标检测AttributeError: 'list' object has no attribute 'device'

最近微智启软件工作室在运行yolov9目标检测的detect.py测试代码时,报错:
File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\detect.py", line 102, in run
ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det)
  File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\utils\general.py", line 905, in non_max_suppression
    device = prediction.device
AttributeError: 'list' object has no attribute 'device'

这是因为general.py代码中,900行左右的代码错误了,可以看到里面是一个包含两个数据的,假如直接设置是会报错的

general.py的位置可以直接点击报错的这个链接跳转,当然也可以在根目录下的yolov9-main\utils\general.py手动打开

下面的yolov5的,可以看到只有一个数据,所以不会报错,照抄代码是不对的哟,官方大大!

所以需要对代码进行遍历,设置它改写后的代码如下,替换之前的代码即可。

  if isinstance(prediction, (list, tuple)):processed_predictions = []  # 用于存储处理后的张量列表for pred_tensor in prediction:# 对每个张量进行处理processed_tensor = pred_tensor[0]  # 假设你只关心张量中的第一个结果processed_predictions.append(processed_tensor)  # 将处理后的张量添加到列表中# 使用处理后的张量列表中的第一个张量作为预测结果prediction = processed_predictions[0]# 在此之后可以继续使用 prediction 变量device = prediction.device



替换后的代码格式如下

之后再运行,即可完美解决!
现在是2024年2月23日,后期官方可能会修改这个bug,根据具体情况来修改。

报错二:目标检测AttributeError: 'list' object has no attribute 'view'

```
Traceback (most recent call last):
  File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\train.py", line 635, in <module>
    main(opt)
  File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\train.py", line 529, in main
    train(opt.hyp, opt, device, callbacks)
  File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\train.py", line 305, in train
    loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device))  # loss scaled by batch_size
  File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\utils\loss_tal.py", line 168, in __call__
    pred_distri, pred_scores = torch.cat([xi.view(feats[0].shape[0], self.no, -1) for xi in feats], 2).split(
  File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\utils\loss_tal.py", line 168, in <listcomp>
    pred_distri, pred_scores = torch.cat([xi.view(feats[0].shape[0], self.no, -1) for xi in feats], 2).split(
AttributeError: 'list' object has no attribute 'view'
```

解决方案:在v8之前,我们都是习惯配置train.py进行训练的,但是根据v9作者在GitHub上的回复来看,我们应该用train_dual.py这个来训练,而不是train.py。

train.py至于有啥用,暂时没见回复,不过我觉得更多的像是一种备份没有删除。

三:

	# Update modelmodel.eval()for k, m in model.named_modules():# if isinstance(m, (Detect, V6Detect)):if isinstance(m, Detect):m.inplace = inplacem.dynamic = dynamicm.export = Truefor _ in range(2):y = model(im)  # dry runsif half and not coreml:im, model = im.half(), model.half()  # to FP16    # shape = tuple((y[0] if isinstance(y, tuple) else y).shape)  # model output shapeshape = tuple((y[0][0] if isinstance(y, tuple) else y).shape)  # model output shapemetadata = {'stride': int(max(model.stride)), 'names': model.names}  # model metadataLOGGER.info(f"\n{colorstr('PyTorch:')} starting from {file} with output shape {shape} ({file_size(file):.1f} MB)")

报错三:分割预测报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

Traceback (most recent call last):File "predict.py", line 246, in <module>main(opt)File "predict.py", line 241, in mainrun(**vars(opt))File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_contextreturn func(*args, **kwargs)File "predict.py", line 126, in runmasks = process_mask(proto[i], det[:, 6:], det[:, :4], im.shape[2:], upsample=True)  # HWCFile "/root/autodl-tmp/yolov9-main/utils/segment/general.py", line 54, in process_maskc, mh, mw = protos.shape  # CHW
AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

解决方案:

根据报错的位置,找到segment文件夹下面的predict.py。在126行附近,把原本masks的这整行,替换成新的(如下代码)

masks = process_mask(proto[2].squeeze(0), det[:, 6:], det[:, :4], im.shape[2:], upsample=True)   # HWC

最后也吐槽一下官方,那么久了,这么基础的功能还总是报错,能不能用点心啊。

文章由微智启原创,转载请标明出处,谢谢。
如果还有其他问题,可以联系技术客服:3447362049
 

相关文章:

yolov9目标检测/分割预测报错AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘device‘常见汇总

这篇文章主要是对yolov9目标检测和目标分割预测测试时的报错&#xff0c;进行解决方案。 在说明解决方案前&#xff0c;严重投诉、吐槽一些博主发的一些文章&#xff0c;压根没用的解决方法&#xff0c;也不知道他们从哪里抄的&#xff0c;误人子弟、浪费时间。 我在解决前&…...

格姗知识圈博客网站开源了!

格姗知识圈博客 一个基于 Spring Boot、Spring Security、Vue3、Element Plus 的前后端分离的博客网站&#xff01;本项目基本上是小格子一个人开发&#xff0c;由于工作和个人能力原因&#xff0c;部分技术都是边学习边开发&#xff0c;特别是前端&#xff08;工作中是后端开…...

【C++】深入理解C++中的类型推导:从auto到decltype的应用与实践

C11引入了类型推导特性&#xff0c;旨在简化代码并提升开发效率。类型推导使开发者无需显式指定变量的类型&#xff0c;从而让代码更具可读性和灵活性。本文深入探讨了C11引入的auto、decltype和decltype(auto)等关键特性&#xff0c;通过分析其背后的设计理念、实际应用场景&a…...

使用Prometheus对微服务性能自定义指标监控

背景 随着云计算和容器化技术的不断发展&#xff0c;微服务架构逐渐成为现代软件开发的主流趋势。微服务架构将大型应用程序拆分成多个小型、独立的服务&#xff0c;每个服务都可以独立开发、部署和扩展。这种架构模式提高了系统的可伸缩性、灵活性和可靠性&#xff0c;但同时…...

深入解析 Lombok 的实现原理:以 @Builder 为例的实战演示(三)

文章目录 Lombok 的实现原理概述以 Builder 为例&#xff1a;解析 Lombok 如何生成 Builder 模式示例代码&#xff1a;没有 Lombok 的 Builder 模式使用 Lombok 的 Builder 简化代码 Lombok 如何实现 Builder&#xff1a;源码解析案例演示&#xff1a;自定义构造逻辑Lombok 的代…...

SEO基础:什么是SERP?【百度SEO专家】

SEO基础&#xff1a;什么是SERP&#xff1f; 大家好&#xff0c;我是林汉文&#xff08;百度SEO专家&#xff09;&#xff0c;在进行SEO&#xff08;搜索引擎优化&#xff09;时&#xff0c;理解SERP是一个非常重要的基础概念。那么&#xff0c;究竟什么是SERP呢&#xff1f;本…...

HTML5教程(一)- 网页与开发工具

1. 什么是网页 网页 基于浏览器阅读的应用程序&#xff0c;是数据&#xff08;文本、图像、视频、声音、链接等&#xff09;展示的载体常见的是以 .html 或 .htm 结尾的文件 网站 使用 HTML 等制作的用于展示特定内容相关的网页集合。 2. 网页的组成 浏览器 代替用户向服务…...

Java进阶篇设计模式之二 ----- 工厂模式

前言 在上一篇中我们学习了单例模式&#xff0c;介绍了单例模式创建的几种方法以及最优的方法。本篇则介绍设计模式中的工厂模式&#xff0c;主要分为简单工厂模式、工厂方法和抽象工厂模式。 简单工厂模式 简单工厂模式是属于创建型模式&#xff0c;又叫做静态工厂方法模式。…...

考研篇——数据结构王道3.2.2_队列的顺序实现

目录 1.实现方式说明2.代码实现2.12.1.1 代码12.1.2 代码22.1.3 代码3 2.22.2.1 代码42.2.5 代码52.2.6 代码6 总结 1.实现方式说明 多在选择题中考察 队尾指针&#xff08;rear&#xff09;有两种指向方式&#xff1a; 队尾指针指向队尾元素的位置&#xff0c;队尾指针指向…...

从零开始理解 Trie 树:高效字符串存储与查找的利器【自动补全、拼写检查】

题目分析 这道题让我们实现一个 Trie 类&#xff08;也称为前缀树&#xff09;&#xff0c;以便高效地插入和查询字符串。前缀树是一种特殊的树形数据结构&#xff0c;适用于快速存储和检索字符串数据集中的键&#xff0c;比如实现 自动补全 和 拼写检查。 题目要求 Trie 类…...

关于sse、websocket与流式渲染

一、SSE是什么&#xff1f; 网络中的 SSE (Server-Sent Events) 是一种服务器向浏览器单向推送数据的机制&#xff0c;常用于需要实时更新的数据传输&#xff0c;如新闻推送、股票行情、聊天应用等。 SSE 的特点&#xff1a; 单向通信&#xff1a;服务器向客户端推送数据&…...

Python 语法与数据类型详解

Python 语法与数据类型详解 Python 以其简洁易读的语法和丰富多样的数据类型在编程领域占据重要地位。深入理解 Python 的语法和数据类型是掌握这门语言的关键。 一、Python 语法概述 &#xff08;一&#xff09;缩进规则 Python 独特的缩进规则是其语法的重要特征之一。与…...

LeetCode题练习与总结:扁平化嵌套列表迭代器--341

一、题目描述 给你一个嵌套的整数列表 nestedList 。每个元素要么是一个整数&#xff0c;要么是一个列表&#xff1b;该列表的元素也可能是整数或者是其他列表。请你实现一个迭代器将其扁平化&#xff0c;使之能够遍历这个列表中的所有整数。 实现扁平迭代器类 NestedIterato…...

51单片机快速入门之 AD(模数) DA(数模) 转换 2024/10/25

51单片机快速入门之 AD(模数) DA(数模) 转换 2024/10/25 声明:本文图片来源于网络 A模拟信号特点: 电压或者电流 缓慢上升 随着时间连续缓慢上升或下降 D数字信号特点:电压或者电流 保持一段时间的高/低电平 状态 / 突变 (高电压瞬间低电压) 数字电路中 通常将0-1v电压称…...

Typora 、 Minio and PicGo 图床搭建

流程介绍 本地安装Typora笔记工具拥有一台装有docker的服务器配置minio云图床管理控制页面下载PicGo上传工具服务器Docker环境搭建—Ubuntu系统 删除旧docker的所有依赖(非root用户) # 删除docker及安装时自动安装的所有包 sudo apt-get autoremove docker docker-ce docker…...

【计网】UDP Echo Server与Client实战:从零开始构建简单通信回显程序

目录 前言&#xff1a; 1.实现udpserver类 1.1.创建udp socket 套接字 --- 必须要做的 socket&#xff08;&#xff09;讲解 代码实现&#xff1a;​编辑 代码讲解&#xff1a; 1.2.填充sockaddr_in结构 代码实现&#xff1a; 代码解析&#xff1a; 1.3.bind sockfd和…...

微服务网关Zuul

一、Zuul简介 Zuul是Netflix开源的微服务网关&#xff0c;包含对请求的路由和过滤两个主要功能。 1&#xff09;路由功能&#xff1a;负责将外部请求转发到具体的微服务实例上&#xff0c;是实现外部访问统一入口的基础。 2&#xff09;过滤功能&#xff1a;负责对请求的过程…...

BuildCTF线上赛WP

Build::CTF flag不到啊战队--WP 萌新战队&#xff0c;还请多多指教~ 目录 Build::CTF flag不到啊战队--WP Web ez!http find-the-id Pwn 我要成为沙威玛传奇 Misc what is this? 一念愚即般若绝&#xff0c;一念智即般若生 别真给我开盒了哥 四妹&#xff0c;你听…...

《使用Gin框架构建分布式应用》阅读笔记:p143-p207

《用Gin框架构建分布式应用》学习第10天&#xff0c;p143-p207总结&#xff0c;总计65页。 一、技术总结 1.auth0 本人实际工作中未遇到过&#xff0c;mark一下&#xff0c;参考&#xff1a;https://auth0.com/。 2.使用template (1)c.File() (2)router.Static() (3)rou…...

华为网络管理配置实例

目录 组网需求 数据规划 配置思路 操作步骤 结果验证 配置脚本 管理员可以通过eSight网管系统对FW进行监控和管理&#xff0c;接收FW的告警。 组网需求 如图1所示&#xff0c;某企业在网络边界处部署了FW作为安全网关&#xff0c;并部署了eSight网管系统对网络设备进行集中…...

大语言模型数据处理方法(基于llama模型)

文章目录 前言一、基于huggingface的DataCollatorForSeq2Seq方法解读1、DataCollatorForSeq2Seq方法2、batch最长序列填充3、指定长度填充二、构建大语言模型数据加工模块1、数据读取2、数据加工1、数据格式2、预训练(pretrain)数据加工3、微调(sft)数据加工①、sft数据加工…...

爱奇艺大数据多 AZ 统一调度架构

01# 导语 爱奇艺大数据技术广泛应用于运营决策、用户增长、广告分发、视频推荐、搜索、会员营销等场景&#xff0c;为公司的业务增长和用户体验提供了重要的数据驱动引擎。 多年来&#xff0c;随着公司业务的发展&#xff0c;爱奇艺大数据平台已积累了海量数据&#xff0c;这…...

【C++篇】栈的层叠与队列的流动:在 STL 的韵律中探寻数据结构的优雅之舞

文章目录 C 栈与队列详解&#xff1a;基础与进阶应用前言第一章&#xff1a;栈的介绍与使用1.1 栈的介绍1.2 栈的使用1.2.1 最小栈1.2.2 示例与输出 1.3 栈的模拟实现 第二章&#xff1a;队列的介绍与使用2.1 队列的介绍2.2 队列的使用2.2.1 示例与输出 2.3 队列的模拟实现2.3.…...

使用 Flask 实现简单的登录注册功能

目录 1. 引言 2. 环境准备 3. 数据库设置 4. Flask 应用基本配置 5. 实现用户注册 6. 实现用户登录 7. 路由配置 8. 创建前端页面 9. 结论 1. 引言 在这篇文章中&#xff0c;我们将使用 Flask 框架创建一个简单的登录和注册系统。Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架…...

计算机毕业设计Python+大模型微博情感分析 微博舆情预测 微博爬虫 微博大数据 舆情分析系统 大数据毕业设计 NLP文本分类 机器学习 深度学习 AI

温馨提示&#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片&#xff01; 温馨提示&#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片&#xff01; 温馨提示&#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片&#xff01; 《Python大模型微博情感分析…...

CTF--Misc题型小结

&#xff08;萌新笔记&#xff0c;多多关照&#xff0c;不足之处请及时提出。&#xff09; 不定时更新~ 目录 密码学相关 文件类型判断 file命令 文件头类型 strings读取 隐写术 尺寸修改 文件头等缺失 EXIF隐写 thumbnail 隐写 文件分离&提取 binwalk foremo…...

深度学习系列——RNN/LSTM/GRU,seq2seq/attention机制

1、RNN/LSTM/GRU可参考&#xff1a; https://zhuanlan.zhihu.com/p/636756912 &#xff08;1&#xff09;对于这里面RNN的表示中&#xff0c;使用了输入x和h的拼接描述&#xff0c;其他公式中也是如此 &#xff08;2&#xff09;各符号图含义如下 2、关于RNN细节&#xff0c;…...

通过call指令来学习指令摘要表的细节

E8 cw cw 表示E8后面跟随2 字节 (什么数不知道) rel16 指在与指令同一代码段内的相对地址偏移 D ,指向Instruction Operand Encoding 表中的D列, 他告诉我们 操作数1 是一个0FFSET N.S. 在64位模式下&#xff0c;某些指令需要使用“地址覆盖前缀”&#xff08;address over…...

10分钟使用Strapi(无头CMS)生成基于Node.js的API接口,告别繁琐开发,保姆级教程,持续更新中。

一、什么是Strapi&#xff1f; Strapi 是一个开源的无头&#xff08;headless&#xff09; CMS&#xff0c;开发者可以自由选择他们喜欢的开发工具和框架&#xff0c;内容编辑人员使用自有的应用程序来管理和分发他们的内容。得益于插件系统&#xff0c;Strapi 是一个灵活的 C…...

创建插件 DLL 项目

Step 1: 创建插件 DLL 项目 在 Visual Studio 中创建一个新的 DLL 项目&#xff0c;并添加以下文件和代码。 头文件&#xff1a;CShapeBase.h cpp 复制代码 #pragma once #include <afxwin.h> // MFC 必需头文件 #include <string> #include <vector> #i…...

在线教育网站建设方案/sem优化软件哪家好

连日来&#xff0c;地处新疆北部中哈边境一线的新疆生产建设兵团第十师一八六团出现壮美雾凇景观&#xff0c;吸引居民争相拍照留影。一八六团位于萨吾尔山北麓&#xff0c;地处欧亚大陆中心&#xff0c;海拔640-1010米&#xff0c;属典型大陆性北温带寒冷地区&#xff0c;冬季…...

怎样创建网站以及建站流程是什么/公司培训

GET和POST是HTTP请求的两种基本方法&#xff0c;要说它们的区别&#xff0c;可能我们脱口而出的就是 &#xff1a;GET把参数包含在URL中&#xff0c;POST通过request body传递参数。 比较官方的标准答案 像以下这些&#xff1a; GET在浏览器回退时是无害的&#xff0c;而POST…...

网站建设基本知识/百度账号管理中心

linux 环境变量 ******************************* linux环境创建过程&#xff1a;用户进入系统后&#xff0c;会先读取全局配置文件&#xff0c;再读取用户主目录下的配置文件 shell会话类型&#xff1a;login shell、non-login shell login shell文件加载流程&#xff1a;先…...

模块网站建设/石家庄网站优化

上周终于买到Windows Phone 7真机&#xff0c;近期将注册App Hub测试曾经写过的WP7项目&#xff0c;希望不久以后能和大家一起分享Windows Phone 7开发经验。 本周Silverlight学习资源更新&#xff1a;Silverlight中使用MVVM&#xff08;5&#xff09;&#xff1a;Command IIRi…...

服务器迁移对做网站的影响/优化设计单元测试卷

圣诞节歌曲铃儿响叮当歌词铃儿响叮当有很多的版本&#xff0c;是一首经典的圣诞节歌曲&#xff0c;但是旋律相同&#xff0c;我们从中可以感受到愉悦、轻松的气氛。yuwenmi小编整理了《铃儿响叮当》中文歌词&#xff0c;快来看看吧。儿歌《铃儿响叮当》中文歌词&#xff1a;PS&…...

做网站的电脑自带软件是什么/百度竞价推广开户多少钱

Windows8/Silverlight/WPF/WP7/HTML5周学习导读(1月7日-1月14日) 本周Windows 8开发学习资源更新 快速构建Windows 8风格应用32-构建辅助磁贴王祖康重新想象 Windows 8 Store Apps (1) - 控件之文本控件: TextBlock, TextBox,webabcdWindows 8 地理位置定位 2.定位器状态监测ch…...