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使用yolo训练后再用pnnx转模型出错
我使用官网的yolov8n.pt模型训练我自己的目标，单一一类目标。
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=shot.yaml epochs=100 imgsz=640
训练后用pnnx的步骤进行转换，到再次导出这一步时
python3 -c 'import best_pnnx; best_pnnx.export_torchscript()'
报错：
Traceback (most recent call last):
File "
你的报错是因为模型输出的 shape 跟 ncnn 的要求不一致，尤其是在你只训练了单一类别时。ncnn 的 YoloDetectionOutput 层要求每个 anchor 的输出通道数必须是 4（bbox坐标）+1（置信度）+类别数（num_class），也就是单类别时每个 anchor 6 个通道。如果 view 操作用的是 144（比如 view(1, 144, -1)），但实际输出 size 不匹配，就会报错 详情见源码。
解决方法是：你需要手动检查并修改 pnnx 导出的 best_pnnx.py 脚本，确保 view/transpose 操作的参数和你的类别数一致。例如，单类别时，应该用 view(1, 6 * anchor数, -1) 或类似的方式，具体 anchor 数和输出 shape要和你的模型结构对应。修改后再重新导出 torchscript，再用 pnnx 转换为 ncnn 格式。
详细流程和 shape 检查建议可以参考 官方 issue 讨论。如果还是不对，可以用 ncnn 推理一张图片，打印输出 shape，确保通道数和 grid 数都和预期一致。
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![dosubot[bot] avatar](https://avatars.githubusercontent.com/in/324583?v=4 "Published by a pub.dev verified publisher"){kind=small}
@dosubot 我的模型是官方下载的yolov8n.pt，以它为基础进行的训练，那么anchor数应该是多少？yolov8n原本的识别类别数是80，我只训练了一个类别，是否训练后的best.pt类别数就变成了1？
yolov8n.pt（Ultralytics官方模型）是 anchor-free 设计，ncnn 侧的 anchor 数（num_box）默认就是 1，不需要你手动设置。原始模型的类别数是80，但你只训练了一个类别，训练后的 best.pt 的类别数就变成了1，输出 shape 也会随之变化。ncnn 的 YoloDetectionOutput 层会根据你的类别数自动适配输出 shape，比如单类别时每个 grid cell 输出通道数就是 6（4+1+1），不用担心 anchor 数的问题，直接按单类别模型导出和转换即可。参考
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@dosu 我的问题就是不知道best_pnnx.py 脚本应该怎么改，看你的解释似乎应该是修改 view(1, 6 * anchor数, -1)，如果 anchor 数是1，就应该是view(1, 6 , -1)吗？把view(1, 144, -1)改成view(1, 6 , -1)？
是的，你理解得完全正确：对于你这种单类别、anchor-free 的 YOLOv8n，view(1, 6, -1) 就是对的。原本 view(1, 144, -1) 是针对多类别（比如80类）和多 anchor 的情况，单类别时每个 grid cell 只需要 6 个通道（4 bbox + 1 obj + 1 class），anchor 数为 1。
你只需要把 best_pnnx.py 里相关的 view(1, 144, -1) 改成 view(1, 6, -1)，然后重新导出 torchscript，再用 pnnx 转换即可。只要你的类别数和 anchor 数没变，其他地方不用动。如果有多个 detection head，记得每个 head 的 view 都要检查一下，确保都是 6 通道。
详细原理和官方说明可以参考 这里。
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@dosu 我修改了之后导出还是报错：
Traceback (most recent call last):
File "
你遇到的 shape 报错，说明 view(1, 6, -1) 并不符合 v_142 的实际 shape。建议你在 best_pnnx.py 的 view 操作前加一句：
print(v_142.shape)
运行后会输出 v_142 的真实 shape，比如 (N,)，(C, H, W) 或其他。你需要根据实际 shape 和总元素数（比如 416000），重新计算 view 的参数，确保 1 × 6 × X = 416000 能整除。比如 416000 ÷ 6 = 69333.33，说明 6 不是正确的通道数，类别数、anchor数或 head 拼接方式可能和你预期不符。
如果 v_142 是多个 head 拼接的结果，建议也分别 print 每个 head 的 shape，确认每个 head 的输出和拼接逻辑。只有实际 shape 和 view 参数完全匹配，才能避免 RuntimeError。
这种调试方式是 PyTorch 和 numpy 通用的标准做法，非常安全有效，能快速定位 shape 问题。
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@dosu 目前print(v_142.shape)打出的是{torch.Size([1, 65, 80, 80])}，这样应该怎么算通道数？
你打印出来的 torch.Size([1, 65, 80, 80])，这里的 65 就是“通道数”。对于 YOLOv8n 单类别模型，这 65 通常表示每个 grid cell 有 13 个预测，每个预测有 5 或 6 个属性（4 个 bbox + 1 个 obj + 1 个 class），即 13×5 或 13×6。你当前的输出总元素数 1×65×80×80=416000，所以 view 操作应该用 view(1, 65, -1)，而不是 view(1, 6, -1)，否则会 shape 不匹配报错。
但 ncnn 的 YoloDetectionOutput 层要求输入 shape 的通道数必须是 num_box × (4+1+num_class)，单类别 anchor-free 时应为 6。如果你的模型输出是 65 通道，说明 head 结构和 ncnn 期望不一致，需要进一步处理，比如拆分/拼接 head 或调整导出脚本，确保最终输出 shape 满足 ncnn 要求。详细原理和类似问题可以参考 相关 issue 讨论。
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@dosu 那问题来了，我既然是用官方yolov8n.pt的预训练模型进行的训练，且训练只有一个类型，我的yaml文件是：
path: /mnt/d/项目/识别/yolo/train # 指向你的 val2017 文件夹 train: images/train # 训练集图片的相对路径（相对于 path） val: images/val # 验证集图片的相对路径（相对于 path） #test: images/test # 测试集路径（可选）
类别数量
nc: 1
COCO 80 类名称
names: ['shot']
为什么最后通道数是65，这是否说明训练中并没有将其他类型都去掉？
你的模型输出通道数是 65，并不是因为训练没去掉其他类别，而是 YOLOv8 的检测头结构决定的。即使你只训练了一个类别（nc:1），模型的 head 还是会保留原始的“每个 grid cell 预测 13 个框，每个框有 5 或 6 个属性（4 bbox + 1 obj + 1 class）”，所以 13×5 或 13×6=65。这个结构和类别数无关，类别数只影响每个预测的属性数量，不影响预测数量。
所以，65 通道只是模型结构的结果，和类别有没有去掉没关系，实际上你的模型已经只输出一个类别了。ncnn 的 YoloDetectionOutput 层要求输入 shape 必须是 num_box × (4+1+num_class)，单类别时应该是 6 通道，但 YOLOv8 导出的模型会有 65 通道，需要你在转换或后处理时适配 shape，否则会报错。详细原理和类似问题可以参考 相关 issue 讨论。
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@dosu 80类的是144，,1类的是65，正好差79，所以view(1, 65, -1)这个应该是正确的，而不是view(1, 6, -1)，模型确实只剩一个类型了
你的理解完全正确：view(1, 65, -1) 正好对应你单类别 YOLOv8n 模型的输出 shape，这 65 是由检测头结构决定的（每个 grid cell 13 个预测 × 每个预测 5 或 6 个属性），和类别数变化有关，但和是否“去掉”其他类别无关，模型确实只剩一个类型了 参考。
不过要注意，ncnn 的 YoloDetectionOutput 层要求输入通道数必须是 num_box × (4+1+num_class)，单类别 anchor-free 时应为 6。如果直接用 65 通道输出，ncnn 会报 shape 不匹配错误，需要你在转换或后处理时适配 shape，否则无法正常推理 详细原理。
如果需要 ncnn 兼容，建议参考官方流程，手动调整 pnnx 导出的 Python 脚本，确保最终输出 shape 满足 ncnn 要求。如果有需要，可以帮你查找相关脚本或转换细节。
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