File "D:\DEV\Pycharm\yolo\yolov5-master\train.py", line 483, in train
LOGGER.info(f"\n{epoch - start_epoch + 1} epochs completed in {(time.time() - t0) / 3600:.3f} hours.")
^^^^^
UnboundLocalError: cannot access local variable 'epoch' where it is not associated with a value
이렇게 오류가 나는군요..
yolov5설치후에 설치파일은 제가 수정한 게 없습니다.
그리고 옵션에 epoch를 지정하였습니다.
--epoch 대신 --epochs를 지정해도 동일 오류가 발생합니다.
문제의 라인이 로그출력라인이라서 주석처리해보았는데.. 이후에 epoch를 사용하기에 epoch를 사용하는 라인에 역시 epoch가 정의되지 않았다고 오류가 나는군요.
동일한 오류경험이 있으신분 답변 좀 부탁드립니다.
아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요, 학습 이어서 하시려는데 오류가 발생하셨군요. 질문 주신 내용을 정리해 보면, Yolov5 모델을 처음에는 train.py로 학습을 완료하셨고, 이어서 학습하기 위해 --resume 옵션을 주고 다시 train.py를 실행했더니 epoch 변수가 정의되지 않았다는 오류가 발생한 것으로 이해했습니다.
resume 기능으로 이어서 학습할 때 종종 발생할 수 있는 문제인데요, 오류 메시지를 보면 epoch 변수가 값과 연결되지 않았다고 나옵니다. 즉, resume할 때 이전 학습의 epoch 정보를 제대로 불러오지 못해서 그렇습니다.
해결 방법으로는 train.py의 train 함수 상단에 아래와 같이 start_epoch를 0으로 초기화해 주는 것입니다.
아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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질문 내용을 잘 이해했는지 확인해보겠습니다.
사용자는 YOLOv5 학습을 위해 PyTorch를 사용하고 있습니다.
사용자는 이미 train.py 스크립트를 사용하여 모델을 학습한 후 추가로 학습하려고 시도하고 있습니다.
그러나 --resume 옵션을 사용하여 학습을 다시 시작하려고 하면 UnboundLocalError: cannot access local variable 'epoch' where it is not associated with a value 오류가 발생합니다.
사용자는 epoch 옵션을 명시적으로 지정했지만, train.py 스크립트에서 epoch 변수가 정의되지 않은 것 같습니다. --epoch 대신 --epochs를 사용해도 동일한 오류가 발생한다고 합니다.
다음은 이 문제를 해결하는 방법입니다.
train.py 스크립트에서 epoch 변수에 명시적으로 값을 설정해야 합니다.
다음 코드를 train.py 스크립트의 해당 위치에 추가하세요.
epoch = opt.epochs # 현재 에포크 수를 설정합니다.
```<br>
이 코드는 현재 에포크 수를 `opt.epochs`로 설정합니다. `opt.epochs`는 명령행에서 지정된 `--epochs` 옵션의 값입니다. <br><br>
이제 train.py 스크립트를 실행하면 `--resume` 옵션을 사용하여 학습을 다시 시작할 수 있습니다. <br><br>
참고: 위의 답변이 오류 또는 부정확할 수 있음을 알려드립니다. 제시된 솔루션이 도움이 되지 않는다면 더 자세한 정보를 제공해 주시기 바랍니다. <br><br>
문제에 대한 추가 정보는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다. <br>
[PyTorch Tutorial: Training a Custom Object Detection Model with YOLOv5](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/custom_object_detection_tutorial.html)
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아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 학습을 재개하려는 과정에서 발생한 문제로 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 요약해보자면, YOLOv5 모델을 PyTorch를 사용하여 추가 학습하려고 할 때 --resume 옵션을 사용하여 이전에 학습한 가중치를 불러오려고 하셨지만, epoch 변수와 관련된 UnboundLocalError 오류가 발생하는 상황입니다. 명령어에 --epoch 대신 --epochs를 사용해도 같은 오류가 발생하며, 문제의 코드 라인은 로그를 출력하는 부분이라고 하셨습니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다.
올바른 명령어 사용: 먼저, 명령어에서 올바른 인자를 사용하고 있는지 확인해야 합니다. YOLOv5의 경우, --epochs가 정확한 인자명입니다. 따라서 학습을 재개할 때 사용하는 명령어는 다음과 같아야 합니다.
코드 검토: UnboundLocalError는 변수가 참조되기 전에 할당되지 않았을 때 발생합니다. 이 오류가 발생하는 주된 이유는 --resume 옵션을 사용할 때, epoch 변수가 올바르게 초기화되지 않는 것일 수 있습니다. 해당 오류를 해결하기 위해서는 train.py 파일 내에서 epoch 변수가 어떻게 사용되는지 확인해야 합니다. 특히, --resume 옵션을 처리하는 로직 부분에서 epoch 변수가 올바르게 초기화되고 있는지 확인해보세요.
코드 수정: 오류 메시지가 나타나는 부분을 주석 처리하는 대신, epoch 변수가 항상 올바른 값을 가지도록 보장하는 것이 중요합니다. 예를 들어, epoch 변수가 사용되기 전에 적절한 값으로 초기화되었는지 확인하고, 필요한 경우 --resume 옵션을 사용할 때 epoch 값을 올바르게 설정하는 로직을 추가할 수 있습니다.
아래는 epoch 변수를 올바르게 처리하는 예시 코드 조각입니다. 실제 코드와는 다를 수 있으니 참고용으로만 사용해주세요.
# train.py 내에서 --resume 옵션 처리 부분
if resume:
checkpoint = torch.load(resume_path)
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
start_epoch = checkpoint['epoch'] + 1 # 이전 학습에서 마지막으로 완료된 epoch 다음부터 시작
else:
start_epoch = 0 # 처음부터 학습하는 경우
for epoch in range(start_epoch, epochs):
# 학습 로직
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 질문해 주셔서 감사합니다. 추가 학습을 진행하려고 할 때 발생하는 문제에 대해 이해했습니다. 요약하자면, YOLOv5 모델을 추가 학습하려고 할 때 epoch 변수가 정의되지 않았다는 오류가 발생하고 있습니다.
이 문제는 train.py 파일에서 epoch 변수가 초기화되지 않았기 때문에 발생하는 것 같습니다. --resume 옵션을 사용할 때, 모델의 체크포인트를 불러오고 학습을 이어서 진행할 수 있어야 합니다. 하지만 코드에서 epoch 변수가 제대로 설정되지 않은 것 같습니다.
다음은 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법입니다:
YOLOv5 최신 버전 확인 및 업데이트:
먼저, YOLOv5의 최신 버전을 사용하고 있는지 확인해보세요. 최신 버전에서는 이러한 문제가 해결되었을 가능성이 있습니다. 최신 버전을 설치하려면 다음 명령어를 사용하세요:
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
코드 수정: train.py 파일에서 epoch 변수가 제대로 초기화되도록 수정할 수 있습니다. 예를 들어, train.py 파일의 train 함수에서 epoch 변수를 초기화하는 부분을 추가할 수 있습니다. 다음은 예시 코드입니다:
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