AssertionError: Label class 4 exceeds nc=4 in /xxxxxx解决方法
原因
一般是由于数据集的标签文件出现的类别数与自己设置的nc类别数不符。
例如我原本要检测5类目标，则标签序号为0、1、2、3、4，nc数设置为5，如图：
而‘4’这一类mAP太低，所以想去掉，于是只把nc数改为4，所以出现报错。
解决方法：（以我的情况为例）
方法1.nc数改为4，再把标签文件里所有‘4’类删掉；
方法2.还按nc数为5训练，最后mAP不计算‘4’类即可。
RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type long int
原因
版本错误
解决方法
1.打开【utils】→【loss.py】；
2.ctrl+f搜索anchors = self.anchors[i]，将其替换为：anchors, shape = self.anchors[i], p[i].shape替换效果：
3.ctrl+f搜索indices.append，将那一行代码替换为indices.append((b, a, gj.clamp_(0, shape[2] - 1), gi.clamp_(0, shape[3] - 1))) # image, anchor, grid，替换效果：
4.保存运行，问题解决。
ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file:
控制台执行两条命令即可：
apt-get update apt-get install libglib2.0-dev
tensorboard :No dashboards are active for the current data set.
问题描述
训练过程中想用tensorboard查看，但在IDE中打不开，显示如图：
自己复制地址到浏览器打开，干脆变成这样：
解决方法
找到events文件，我使用的是YOLOv5 6.0，events文件在runs/teain/exp文件夹下，如图：
当然不同的exp如exp、exp2、exp3等等对应了不同的实验，每次实验都对应一个或多个（使用resume的话）events文件，找到你想打开的那一个，例如我想查看第二次实验（即exp2）的数据，则：
tensorboard --logdir runs/train/exp2
打开弹出的网址即可发现问题解决：
注：本人使用的是云GPU，如果有一样的朋友需要注意，不能通过云GPU平台的terminal运行上述命令，否则还是没用。