多劫多难的预测数据路程，看起来距离胜利已经伸手可及，但确折腾了整整好几天。
1、第一次经历，参考Yolo实用指南（step by step）之三yolov5训练自己的数据集
在训练数据和验证数据都已经OK了，但在预测数据的时候，一直没有预测框出来，经过核查发现pred tensor都是nan。
网上各种方案都有，有的说是pytorch版本不对，有的说是yolov5和权重版本不对，有的要改代码，反正折腾了一天，放弃了。
2、第二次经历，直接下载了yolov5的7.0版本和相关权重，结果连训练也不训练了，刚好赶上春节，回家用自家的笔记本电脑玩吧。
3、第三次经历，用自己的没有GPU的笔记本电脑，下载了CPU版本的pytorch，又开始倒腾一遍，可怜了我的笔记本，训练了24小时，当然又少不了一堆bug
train.py具体配置如下：
代码语言：javascript复制def parse_opt(known=False):
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'weights/yolov5s.pt', help='initial weights path')
parser.add_argument('--cfg', type=str, default=ROOT / 'models/yolov5s_facemask.yaml', help='model.yaml path')
parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'DataSets/data/facemask.yaml', help='dataset.yaml path')
parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml', help='hyperparameters path')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100, help='total training epochs')
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=8, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch')
parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=True, help='resume most recent training')
以前经历过训练过程中断的情况，所有首先考虑的是保存断点设置，直接将--resume，缺省值设置为True，巴拉巴拉又是报错，看了半天才知道问题所在，又设置为缺省值，总之第一次设置为False，后续才能设置为True
经历了整整24小时，九九八十一难，终于训练成功了，迫不及待的想看到最后的成果，连验证集都不做测试了。一盆冷水又泼过来，报pandas._libs.interval 错误，又开始进行各种pip删除、下载工作，删除各种~目录，电脑重启大法，又安装了一下requirements.txt文件。
这次运行detect.py，detect.py代码如下：
代码语言：javascript复制def parse_opt():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', nargs=' ', type=str, default=ROOT / 'weights/best.pt', help='model path or triton URL')
parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'DataSets/images/maksssksksss38.png', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)')
parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'DataSets/data/facemask.yaml', help='(optional) dataset.yaml path')
parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', default=True, help='save results to *.txt')
保存预测文件如下：
代码语言：javascript复制1 0.67125 0.464912 0.0825 0.122807
0 0.52875 0.414035 0.0925 0.140351
没高兴一会儿，又不行了，突然发现360一直认为interval.cp39-win_amd64存在病毒和木马，所以导致pandas无法运行，只好把该文件设置为信任文件。
纸上得来终觉浅绝知此事要躬行！不过说实在的python的包管理实在太乱了，后续得使用conda了
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