/home/ai-mas/anaconda3/envs/xr/lib/python3.8/site-packages/timm/models/layers/__init__.py:48: FutureWarning: Importing from timm.models.layers is deprecated, please import via timm.layers warnings.warn(f"Importing from {__name__} is deprecated, please import via timm.layers", FutureWarning) Traceback (most recent call last): File "train_new.py", line 3, in <module> model = YOLO("/home/aiusers/space_xr/ultralytics-main/runs/detect/train10/weights/best.pt") File "/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/YOLOv8-SSOD/ultralytics/engine/model.py", line 94, in __init__ self._load(model, task) File "/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/YOLOv8-SSOD/ultralytics/engine/model.py", line 146, in _load self.model, self.ckpt = attempt_load_one_weight(weights) File "/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/YOLOv8-SSOD/ultralytics/nn/tasks.py", line 690, in attempt_load_one_weight ckpt, weight = torch_safe_load(weight) # load ckpt File "/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/YOLOv8-SSOD/ultralytics/nn/tasks.py", line 629, in torch_safe_load return torch.load(file, map_location='cpu'), file # load File "/home/ai-mas/anaconda3/envs/xr/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 789, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/home/ai-mas/anaconda3/envs/xr/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 1131, in _load result = unpickler.load() File "/home/ai-mas/anaconda3/envs/xr/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 1124, in find_class return super().find_class(mod_name, name) AttributeError: Can't get attribute 'C2f_CBAM' on <module 'ultralytics.nn.modules.block' from '/home/aiusers/space_xr/红细胞半监督/YOLOv8-SSOD/ultralytics/nn/modules/block.py'>

<think>好的，我需要仔细分析用户提供的错误信息，找出问题的根本原因，并给出解决方案。首先，用户遇到了两个主要问题：FutureWarning和AttributeError。 首先看FutureWarning，提示从timm.models.layers导入已被弃用，建议改用timm.layers。这可能是因为用户使用的timm库版本较新，导致旧的导入方式不再被推荐。不过这个警告暂时不会导致程序终止，但需要后续处理。 更严重的是AttributeError，指出无法在ultralytics.nn.modules.block模块中找到属性'C2f_CBAM'。这表明在加载模型权重时，代码试图访问一个不存在的类或函数。可能的原因包括： 1. **自定义模块未正确注册**：用户可能在模型中添加了自定义的C2f_CBAM模块，但在当前环境中没有正确导入或定义该模块。需要检查block.py中是否存在该类的定义，或者是否在相关模块中进行了注册。 2. **版本不兼容**：用户使用的Ultralytics YOLO版本可能较旧，而模型权重文件（best.pt）是在新版本中生成的，或者相反。需要确认代码库和模型文件的版本是否匹配。 3. **文件路径问题**：加载的模型文件路径是否正确，可能文件损坏或路径错误导致无法正确加载模块。 接下来需要逐步排查。首先检查自定义模块C2f_CBAM是否存在于block.py中，并确保在模型定义时正确引用。如果模块存在但未被正确导入，可能需要修改代码中的导入语句。此外，检查是否有拼写错误或命名不一致的情况。 如果确认模块存在且代码无误，可能需要考虑重新生成模型权重文件，确保训练时的环境与当前运行环境一致。同时，升级或降级timm库版本可能解决FutureWarning的问题，但需要测试兼容性。 最后，建议用户按照步骤检查代码和模块定义，确保所有自定义组件正确集成到项目中，并验证环境依赖的一致性。</think>这个错误提示涉及两个关键问题，下面分步骤说明解决方案： $\boxed{\text{问题一：FutureWarning提示}}$ ```bash /home/ai-mas/.../layers/__init__.py:48: FutureWarning: Importing from timm.models.layers is deprecated... ``` $\text{原因}$：timm库版本升级后，模块导入路径发生了变化。 $\text{解决方案}$： 1. 检查代码中是否有直接导入`timm.models.layers`的情况 2. 将所有相关导入语句改为`from timm.layers import ...` 3. 可暂时通过降低timm版本来规避（不推荐）： ```bash pip install timm==0.6.12 # 指定兼容版本 ``` $\boxed{\text{问题二：AttributeError核心错误}}$ ```bash AttributeError: Can't get attribute 'C2f_CBAM' on <module 'ultralytics.nn.modules.block'> ``` $\text{原因}$：模型权重文件`best.pt`包含自定义模块`C2f_CBAM`，但当前环境中找不到该定义。 $\text{分步解决方案}$： 1. $\text{确认模块定义存在}$ 检查`/ultralytics/nn/modules/block.py`文件中是否包含类似定义： ```python class C2f_CBAM(nn.Module): def __init__(self, ...): # CBAM注意力机制+C2f结构 def forward(self, x): ... ``` 2. $\text{注册自定义模块}$ 在加载模型前添加模块注册代码： ```python from ultralytics.nn.modules.block import C2f_CBAM import torch # 注册自定义类到全局字典 torch.nn.modules.module._global_module_registry.register( "ultralytics.nn.modules.block.C2f_CBAM", C2f_CBAM) ``` 3. $\text{确保训练/推理环境一致}$ 如果模型是在其他环境训练的，需要保证： - 相同目录结构 - 相同代码版本 - 相同Python依赖版本 4. $\text{终极解决方案}$ 如果仍无法加载，建议： ```bash # 重新导出模型（需在原始训练环境中操作） from ultralytics import YOLO model = YOLO("path/to/best.pt") model.export(format="onnx") # 导出为ONNX格式避免依赖 ``` $\text{补充建议}$： 1. 检查CUDA/cuDNN版本一致性： ```bash nvidia-smi # 查看驱动版本 conda list | grep -E 'torch|cuda' # 查看PyTorch+CUDA版本 ``` 2. 创建纯净环境复现问题： ```bash conda create -n yolov8 python=3.8 conda activate yolov8 pip install ultralytics timm==0.6.12 ```