(sc1) ubuntu@AI-KING:/media/ubuntu/intern/sc/ultralytics-main/ultralytics-main$ /home/ubuntu/miniconda3/envs/sc1/bin/python /media/ubuntu/intern/sc/ultralytics-main/train.py Traceback (most recent call last): File "/media/ubuntu/intern/sc/ultralytics-main/train.py", line 11, in <module> model = YOLO(model_yaml, task='detect').load(pre_model) File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/sc1/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/models/yolo/model.py", line 23, in __init__ super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose) File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/sc1/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/engine/model.py", line 146, in __init__ self._new(model, task=task, verbose=verbose) File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/sc1/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/engine/model.py", line 257, in _new self.model = (model or self._smart_load("model"))(cfg_dict, verbose=verbose and RANK == -1) # build model File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/sc1/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/nn/tasks.py", line 317, in __init__ self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=ch, verbose=verbose) # model, savelist File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/sc1/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/nn/tasks.py", line 1014, in parse_model else globals()[m] KeyError: 'CBAM'

### 解决方案 当遇到 `KeyError: 'CBAM'` 的问题时，通常表明当前环境中使用的模型配置文件或代码未能正确加载自定义模块（如 CBAM）。以下是可能的原因以及解决方案： #### 原因分析 1. **未正确导入 CBAM 模块** 如果在训练脚本中使用了 CBAM 注意力机制，但该模块尚未被正确注册到框架中，则会引发此类错误[^1]。 2. **环境配置不一致** 使用的 Python 文件版本与实际依赖库中的实现存在差异。例如，如果修改的是本地项目的 `.py` 文件，而运行时调用了外部库中的同名文件，则可能导致功能缺失[^4]。 3. **初始化顺序问题** 在某些情况下，即使 CBAM 已经存在于项目目录下，但由于初始化顺序不当，可能会导致其无法及时注册至全局命名空间[^2]。 --- #### 实现步骤 ##### 方法一：手动替换核心文件 通过覆盖默认的核心组件来修复此问题： - 找到并定位到 Ultralytics 安装路径下的 `modules.py` 和 `tasks.py` 文件。 - 将这些文件替换成包含 CBAM 支持的新版文件。具体操作如下： ```bash cp /path/to/project/modules.py /site-packages/ultralytics/engine/ cp /path/to/project/tasks.py /site-packages/ultralytics/engine/ ``` > 注：请确保新文件已成功集成 CBAM 功能，并测试无误后再执行上述命令。 ##### 方法二：启用开发者模式 对于更灵活的方式，可以切换到开发者模式以避免频繁更改系统级安装包的内容： - 下载官方仓库副本至本地工作区； - 修改其中涉及 CBAM 的部分逻辑后重新构建虚拟环境； - 运行调试流程验证效果是否正常。 示例代码片段展示如何动态引入额外插件类： ```python from ultralytics import YOLO import custom_modules.cbam as cbam_module # 自定义扩展支持 def register_cbam(): from ultralytics.engine.model_meta import TASK_MAPS TASK_MAPS['cbam'] = {'module': cbam_module.CBAM} # 映射新增项 register_cbam() model = YOLO('yolov8n.pt') results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=10) ``` 此处假设已经创建了一个名为 `custom_modules/cbam.py` 的子目录用于存放增强型算法定义[^3]。 ##### 方法三：调整 YAML 配置结构 另一种可能性源于预设参数表单内的字段名称拼写失误所致——仔细核对所引用的关键字标签是否完全匹配预期格式即可排除干扰因素。 比如原样例应改为如下形式指定附加选项： ```yaml # yolov8_custom.yaml example backbone: type: "CSPDarknet" neck: type: "CustomNeckWithCBAM" # Ensure this string aligns with registered components. head: ... ``` --- ### 总结 综上所述，针对 `KeyError: 'CBAM'` 类异常现象可以从以下几个方面入手排查原因并采取相应措施加以修正：确认相关依赖关系；同步更新关联资源；优化实例化过程控制流设计思路等等. ---