YOLOv5 适配新环境修改摘要

环境： Python 3.9+ | PyTorch 2.11.0+cu128 | NumPy 1.26.4
项目： YOLOv5 5.0
目标： 解决 train.py 运行时的兼容性错误

1. 依赖版本修复

bash

pip install numpy==1.26.4 tensorboard==2.13.0 protobuf==3.20.1 opencv-python==4.5.5.62

2. 数据集下载

• 手动下载 coco128.zip 并解压至 yolov5-5.0/../coco128，确保路径 coco128/images/train2017/ 存在，避免 SSL 下载失败。

3. PyTorch 2.6+ torch.load 安全模式修改

• 全局搜索 torch.load(，在所有加载模型权重/缓存处添加 weights_only=False。

• 涉及文件：train.py、utils/datasets.py、models/experimental.py 等。

4. NumPy 旧式别名替换

• 全局替换 np.int → int，np.float → float，np.bool → bool。

• 涉及文件：utils/datasets.py（第411、439行）、utils/general.py（第222行）等。

5. 损失函数索引类型错误修复

• 文件：utils/loss.py，build_targets 函数。

• 在 indices.append 前添加 gain = gain.long()，并确保网格索引为整型：

  python

  gain = gain.long()
  indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1)))

最终结果： 训练正常启动并运行，所有兼容性问题均已解决。