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解决 PyTorch Upsample 属性错误：方法与最佳实践

此问题涉及 PyTorch 在处理 Upsample 模块时遇到的 AttributeError，具体是因为 Upsample 对象在新版本的 PyTorch 中缺少 recompute_scale_factor 属性。这种属性错误通常是因为代码与 PyTorch 版本的不兼容引起的。

问题产生的原因：

1. 版本不兼容：当 PyTorch 的新版本更改了 Upsample 类的实现方式，移除或未定义 recompute_scale_factor 时，如果代码仍尝试访问此属性，则会抛出 AttributeError。

2. 代码未更新：使用了旧版本的代码（如 YOLOv5 的早期版本），该代码尝试访问在新版本的 PyTorch 中已经被弃用或修改的属性。

解决方案：

解决这个问题有几种方法，具体取决于用户的需求和可接受的更改范围：

1. 更新代码库：

   • 运行 git pull 或重新克隆最新的 YOLOv5 仓库，以确保代码是最新的，并与当前使用的 PyTorch 版本兼容。
   • 示例命令：

     git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
     cd yolov5
     pip install -r requirements.txt
     

2. 修改本地 PyTorch 代码（不推荐）：

   • 直接在 PyTorch 的 upsampling.py 文件中注释掉或删除涉及 recompute_scale_factor 的行。这种方法风险较高，可能会引发其他问题。
   • 示例修改：

     def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners)
     

3. 在模型实例化后调整 Upsample 属性：

   • 在模型加载后，遍历模型的所有模块，对于每个 Upsample 模块实例，将 recompute_scale_factor 设置为 None。
   • 示例代码：

     import torch.nn as nnmodel = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s")  # 加载模型for m in model.modules():if isinstance(m, nn.Upsample):m.recompute_scale_factor = None
     

4. 使用与模型兼容的 PyTorch 版本：

   • 如果更新代码库未解决问题，考虑回退到与 YOLOv5 兼容的 PyTorch 版本。
   • 示例安装命令：

     pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
     

总结：

选择最适合您当前开发环境和项目需求的方法。通常，建议尽可能更新和维护代码库，以适应新版本的依赖库。直接修改依赖库可能解决了短期问题，但长期来看可能会带来更多的维护问题。如果您的项目因特定原因需要维持在较老的依赖版本，确保所有依赖和代码都明确声明，避免未来的兼容性问题。