YOLO训练自定义数据集常见报错汇总

1、报错一

SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xb5' in file E:\Robot\YOLO\camera.py on line 1, but no encoding declared;

这个错误通常表示 Python 解释器在尝试解析文件时遇到了非 UTF-8 编码的字符。在这种情况下，解释器会尝试使用默认的 UTF-8 编码来解析文件，但是发现文件中存在不符合 UTF-8 格式的字符（比如\xb5），因此抛出了 SyntaxError。

解决方法

在 Python 文件的开头添加一个如下的编码声明，告诉解释器文件中所使用的编码格式

# -*- coding: utf-8 -*-

2、报错二

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 1004.59 MiB already allocated; 1.23 GiB free; 1.01 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

解决方法

可能是默认的参数较大，减小批次和线程数，代码或命令行中添加或修改成以下语句：

batch=2,workers=0

3、报错三

OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。

解决方法

一般利用报错二的解决方法即可，如果不能解决，可以参考以下文章的方案三：
【解决方案】OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。
注：方案三中的选择的磁盘是项目所在的磁盘。

4、报错四

博主一开始是通过终端输入指令来进行训练的，出现如下报错：

SyntaxError: 'v5loader' is not a valid YOLO argument. 
'fl_gamma' is not a valid YOLO argument.
'image_weights' is not a valid YOLO argument.

表示在使用 YOLO 检测器时，提供了不支持的参数或者参数拼写错误。

解决方法

在项目中写一个train.py，修改其中的路径即可，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from ultralytics import YOLO
import torch

if __name__ == '__main__':
    # 加载预训练模型，在该模型基础上，训练目标检测的模型
    model=YOLO('yolov8n.pt')

    #训练自定义数据集，数据配置保存在data.yaml中
    model.train(data='datasets/phoneandmouse/data.yaml',epochs=500,batch=2,workers=0)

    #使用验证集验证效果
    model.val()

5、报错五

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)`

解决方法

（1）没有安装CUDA
（2）可能是因为 CUDA 库未正确初始化导致的，可以尝试在程序开始时显式地初始化 CUDA，如：

import torch
torch.cuda.init()

（3）可能是因为 CUDA 运行时版本与 PyTorch（或其他使用 CUDA 的库）不匹配导致的。尝试升级或降级 CUDA 运行时版本，以与你使用的库版本匹配。