200 epochs completed in 9.242 hours. Traceback (most recent call last): File "D:\Snu77\YOLOv11\train.py", line 10, in <module> model.train(data=r"dataset/data.yaml", File "D:\Snu77\YOLOv11\ultralytics\engine\model.py", line 803, in train self.trainer.train() File "D:\Snu77\YOLOv11\ultralytics\engine\trainer.py", line 207, in train self._do_train(world_size) File "D:\Snu77\YOLOv11\ultralytics\engine\trainer.py", line 478, in _do_train self.final_eval() File "D:\Snu77\YOLOv11\ultralytics\engine\trainer.py", line 679, in final_eval ckpt = strip_optimizer(f) File "D:\Snu77\YOLOv11\ultralytics\utils\torch_utils.py", line 598, in strip_optimizer torch.save(combined, s or f, use_dill=False) # combine dicts (prefer to the right) File "D:\Snu77\YOLOv11\ultralytics\utils\patches.py", line 110, in torch_save return _torch_save(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\envs\yolov11_torch2.3\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 628, in save _save(obj, opened_zipfile, pickle_module, pickle_protocol, _disable_byteorder_record) File "E:\anaconda\envs\yolov11_torch2.3\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 840, in _save pickler.dump(obj) _pickle.PicklingError: Can't pickle <class 'ultralytics.nn.Addmodules.SCSA.C2PSASCSA'>: it's not the same object as ultralytics.nn.Addmodules.SCSA.C2PSASCSA YOLO训练结束出现这样问题

<think>好的，我现在需要解决用户提到的在YOLO训练过程中出现的PicklingError错误，具体是PicklingError: Can't pickle <class 'ultralytics.nn.Addmodules.SCSA.C2PSASCSA'>。首先，我要理解这个错误的根本原因。 用户提到的是YOLOv11训练中的问题，但根据我的知识，YOLO的官方版本目前到YOLOv8，可能用户提到的YOLOv11是某个定制版本或者笔误。不过错误信息中的模块路径是ultralytics.nn.Addmodules.SCSA.C2PSASCSA，这可能属于Ultralytics框架下的自定义模块。 PicklingError通常发生在尝试序列化（pickle）一个不能被序列化的对象时。Python的pickle模块在序列化对象时，需要对象可以被导入模块的顶层定义，而不能是嵌套在函数或方法中的类，或者动态生成的类。常见的触发场景是在多进程训练时，比如使用PyTorch的DataLoader时设置num_workers>0，此时子进程需要能够正确导入主进程中定义的类或函数。 根据错误信息，问题出在C2PSASCSA这个类没有被正确序列化。可能的原因包括： 1. 该类定义在函数内部或动态生成，导致pickle无法找到其所在的模块路径。 2. 该类引用了无法被序列化的对象，如闭包中的变量或lambda函数。 3. 在多进程环境中，子进程无法正确导入该类的定义，可能是因为模块路径的问题或代码结构导致该类在导入时被重新定义，产生不一致。 接下来，我需要回忆或查找常见的解决方案。通常处理这类问题的方法包括： - 将自定义的类定义移到模块的顶层，确保它们可以被正确导入。 - 检查是否有动态修改类或模块的行为，导致pickle无法识别。 - 使用dill代替pickle，但这种方法可能不适用于所有框架，尤其是PyTorch的内部多进程处理。 - 设置多进程的启动方法为'spawn'，而不是默认的'fork'（在某些Unix系统中），但这可能需要修改代码的初始化部分。 - 对于PyTorch的DataLoader，尝试设置num_workers=0，避免使用多进程，但这会影响训练速度。 现在结合用户的具体情况，他们的错误信息显示类C2PSASCSA属于ultralytics.nn.Addmodules.SCSA，所以可能这个类是用户自定义添加的模块。需要检查该类的定义位置是否在顶层模块中，或者是否在运行时被动态修改。例如，如果该类是在某个函数内部定义的，或者在导入时被动态生成，就会导致pickle失败。 可能的解决方案步骤： 1. **检查类定义的位置**：确保C2PSASCSA类是在模块的顶层定义的，而不是在函数或方法内部。如果定义在某个函数中，将其移到模块的顶层。 2. **验证模块导入路径**：确认在导入该类时，模块的路径是正确的，并且在子进程中能够正确加载。可能需要确保模块被正确安装或添加到系统路径中。 3. **避免动态修改类**：如果在代码中有动态修改类属性的操作，比如在运行时添加方法或属性，这可能导致pickle无法正确序列化。需要将这些修改移到类定义中。 4. **使用`__reduce__`方法自定义序列化**：如果类包含无法序列化的成员，可以通过定义`__reduce__`方法来指定如何序列化和重建对象。 5. **调整多进程设置**：尝试将DataLoader的num_workers设置为0，或者更改多进程的启动方法。例如，在主程序开始时添加： ```python import multiprocessing multiprocessing.set_start_method('spawn', force=True) ``` 但需注意，这可能引发其他问题，需要测试。 6. **更新框架版本**：检查使用的Ultralytics或PyTorch版本是否存在已知的序列化问题，并尝试升级到最新版本。 此外，用户提供的参考引用[^1]提到的是transformers模块中的一个类似错误，涉及类路径不一致的问题。这可能意味着在用户的代码中，模块被重复导入或动态加载，导致类的身份不一致。例如，当主进程和子进程加载同一个模块的不同副本时，类的身份不同，无法被pickle识别。解决方法包括确保模块路径的唯一性，或者使用绝对导入。 综合以上分析，针对用户的错误，最可能的解决方案是确保C2PSASCSA类在顶层模块中正确定义，并且模块路径正确，避免动态修改。如果问题仍然存在，可以尝试调整多进程设置或简化代码结构。</think>### YOLO训练中PicklingError的解决方案 #### 问题分析 训练YOLO模型时出现`PicklingError: Can't pickle <class 'ultralytics.nn.Addmodules.SCSA.C2PSASCSA'>`错误，通常是由于以下原因： 1. **类定义位置不当**：自定义模块`C2PSASCSA`未在模块顶层定义，或在运行时被动态修改。 2. **多进程序列化失败**：使用多进程训练（如PyTorch的`DataLoader`设置`num_workers>0`）时，子进程无法正确导入主进程中的类定义[^1]。 3. **模块路径冲突**：类的实际路径与序列化时记录的路径不一致，导致子进程无法识别。 --- #### 逐步解决方案 1. **检查类定义位置** - 确保`C2PSASCSA`类在模块的**顶层**定义，而非嵌套在函数或条件语句中。 - 示例： ```python # 正确：在模块顶层定义 class C2PSASCSA(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 初始化代码 # 错误：在函数内部定义 def create_model(): class C2PSASCSA(nn.Module): # 可能引发PicklingError ... return C2PSASCSA() ``` 2. **统一模块导入路径** - 确保自定义模块的导入路径在训练脚本和子进程中完全一致。 - 使用绝对导入而非相对导入： ```python # 推荐 from ultralytics.nn.Addmodules.SCSA import C2PSASCSA # 避免 from .SCSA import C2PSASCSA # 可能导致路径歧义 ``` 3. **禁用多进程训练（临时验证）** - 将`DataLoader`的`num_workers`设为0，确认是否因多进程导致错误： ```python dataloader = DataLoader(..., num_workers=0) ``` - 若错误消失，则问题与多进程序列化相关。 4. **设置多进程启动方法** - 在脚本开头添加以下代码，强制使用`spawn`方式启动子进程： ```python import multiprocessing multiprocessing.set_start_method('spawn', force=True) ``` - **注意**：需在`if __name__ == '__main__':`块外调用。 5. **简化自定义模块** - 移除`C2PSASCSA`类中的**lambda函数**、**闭包引用**或**动态属性**。 - 示例： ```python # 错误：动态添加方法 class C2PSASCSA(nn.Module): def __init__(self): self.forward = lambda x: x * 2 # lambda导致无法序列化 # 正确：明确定义forward方法 class C2PSASCSA(nn.Module): def forward(self, x): return x * 2 ``` 6. **自定义序列化方法** - 若类必须包含不可序列化的成员，可通过`__reduce__`方法定义序列化逻辑： ```python class C2PSASCSA(nn.Module): def __reduce__(self): return (self.__class__, (self.arg1, self.arg2)) # 返回构造参数 ``` 7. **更新框架版本** - 升级Ultralytics和PyTorch至最新版本： ```bash pip install ultralytics --upgrade pip install torch --upgrade ``` --- #### 验证步骤 1. 按上述步骤修改代码。 2. 重新运行训练脚本，观察是否仍报错。 3. 若问题未解决，逐步启用多进程（如`num_workers=1`）并排查具体模块。 ---