Traceback (most recent call last): File "detect.py", line 438, in <module> main(opt) File "detect.py", line 433, in main run(**vars(opt)) File "D:\Anaconda_envs\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "detect.py", line 166, in run model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data, fp16=half) File "D:\yolov5-master\models\common.py", line 489, in __init__ model = attempt_load(weights if isinstance(weights, list) else w, device=device, inplace=True, fuse=fuse) File "D:\yolov5-master\models\experimental.py", line 98, in attempt_load ckpt = torch.load(attempt_download(w), map_location="cpu") # load File "D:\Anaconda_envs\envs\yolov5\lib\site-packages\ultralytics\utils\patches.py", line 86, in torch_load return _torch_load(*args, **kwargs) File "D:\Anaconda_envs\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 585, in load with _open_zipfile_reader(opened_file) as opened_zipfile: File "D:\Anaconda_envs\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 242, in __init__ super(_open_zipfile_reader, self).__init__(torch._C.PyTorchFileReader(name_or_buffer)) RuntimeError: [enforce fail at ..\caffe2\serialize\inline_container.cc:145] . PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory

<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们遇到的PyTorch运行时错误。首先，我要仔细阅读用户提供的错误信息，了解问题所在。 错误信息显示在运行detect.py时，出现了RuntimeError，具体是在加载模型权重文件时，PyTorch的StreamReader无法读取zip存档，无法找到中央目录。这表明在加载模型文件时出现了问题，可能文件损坏或路径错误。 接下来，我需要分析可能的原因。用户可能使用的YOLOv5模型文件可能存在问题。可能的原因包括： 1. 权重文件下载不完整或被破坏。用户可能在中途中断下载，导致文件不完整。 2. 文件路径不正确，导致程序找不到正确的权重文件，或者路径中有特殊字符或空格。 3. PyTorch版本与权重文件不兼容，尤其是在更新了PyTorch或YOLOv5仓库后，可能存在版本冲突。 4. 权限问题，导致无法正确读取文件，特别是在Windows系统中，有时权限设置会影响文件访问。 5. 存储设备问题，比如硬盘错误导致文件损坏，但这种情况相对较少。 现在，我需要一步步给出解决方案。首先建议用户重新下载权重文件，尤其是官方提供的预训练模型，如yolov5s.pt。确保下载完整，可以通过校验MD5或SHA哈希值来验证文件完整性。 其次，检查文件路径是否正确，确保路径中没有中文、空格或特殊字符。最好将权重文件放在简单的路径下，比如D:/yolov5/weights/yolov5s.pt，并确保代码中指定的路径正确。 如果重新下载后问题依旧，可能需要检查PyTorch和YOLOv5的版本兼容性。用户可以尝试回退到旧版本的PyTorch，或者更新YOLOv5仓库到最新版本，以解决可能的兼容性问题。 另外，用户可能需要清除PyTorch的缓存文件，这些缓存有时会损坏，导致加载错误。缓存通常位于用户目录下的.cache/torch/中，删除相关文件后重新运行程序。 如果以上步骤无效，可以尝试将权重文件转换为其他格式，如ONNX，再加载测试，但这种方法可能需要额外的步骤和工具。 最后，如果所有方法都失败，建议用户重新克隆YOLOv5仓库，并重新创建虚拟环境，确保所有依赖正确安装，避免环境混乱导致的问题。 在回答时，需要保持结构清晰，分点说明可能的原因和解决方法，使用用户容易理解的语言，避免技术术语过于复杂。同时，注意按照用户的要求，使用中文回答，数学表达式用$...$格式，但在此问题中可能不需要数学公式，所以主要关注代码和路径的正确格式。</think>这个错误提示表明PyTorch在尝试加载模型权重文件时遇到了文件格式问题。以下是逐步排查和解决的方案： --- ### **错误核心原因** 错误信息 `RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive` 表明： - **权重文件损坏**（如未完整下载） - **文件路径错误**（包含特殊字符或路径不存在） - **PyTorch版本不兼容**（加载的权重与当前PyTorch版本冲突） --- ### **解决方案步骤** #### 1. 检查权重文件完整性 - **重新下载权重文件**： 从官方仓库下载YOLOv5预训练模型（如`yolov5s.pt`）： ```bash wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5s.pt ``` 如果使用浏览器下载，请确保下载完全（文件大小应与官方一致）。 - **验证文件哈希值**： 使用工具（如`certutil`）检查文件的MD5/SHA256是否与官方一致。 --- #### 2. 检查文件路径 - **路径中避免特殊字符**： 确保路径不含中文、空格或特殊符号（如`!@#$%^&*`）。 ✅ 正确路径示例：`D:/yolov5/weights/yolov5s.pt` ❌ 错误路径示例：`C:/Users/张三/Desktop/yolo v5!/model.pt` - **使用绝对路径**： 在代码中直接指定绝对路径测试： ```python model = DetectMultiBackend(weights="D:/yolov5/weights/yolov5s.pt", ...) ``` --- #### 3. 检查PyTorch版本 - **升级/降级PyTorch**： 尝试与YOLOv5官方推荐的PyTorch版本对齐： ```bash pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` --- #### 4. 清除PyTorch缓存 删除PyTorch缓存文件（位于`~/.cache/torch/`或`C:/Users/用户名/.cache/torch/`）。 --- #### 5. 测试其他权重文件 尝试加载其他权重文件（如`yolov5m.pt`），若成功则原文件已损坏。 --- #### 6. 重新克隆仓库并配置环境 若以上步骤无效，建议： 1. 删除原有YOLOv5仓库： ```bash rm -rf yolov5 ``` 2. 重新克隆并安装依赖： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` --- ### **附加建议** - 如果使用自定义训练的模型，检查训练时是否因中断导致权重文件损坏。 - 确保存储设备（如硬盘）无物理损坏。 通过以上步骤应能解决文件加载问题。如果问题持续，建议在YOLOv5的GitHub Issues中提交详细错误日志。