TypeError: torch._VariableFunctionsClass.meshgrid() about ultralytics

[AyushExel]

@shuifuture can you please provide a command to reproduce? Thanks!

[github-actions]

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Thank you for your contributions to YOLO 🚀 and Vision AI ⭐

[Xu-Nan]

先搜索后询问

• 我搜索了 YOLOv8 的问题和讨论，没有发现类似的问题。

问题

TypeError：torch._VariableFunctionsClass.meshgrid（） 为关键字参数“indexing”获取了多个值

附加

TypeError：torch._VariableFunctionsClass.meshgrid（） 为关键字参数“indexing”获取了多个值

我也出现了同样的问题

[glenn-jocher]

@Xu-Nan 你好！看起来您可能遇到了一个和 meshgrid 函数相关的错误，它涉及到了关键字参数 indexing。一般来说，这个问题可能是由于 Python 或 PyTorch 版本的不兼容而引起的。

为了能更好地帮助您解决问题，我需要更多的信息。请您提供以下内容：

1. 完整的错误消息和堆栈跟踪。
2. 导致此错误的具体命令或代码段。
3. 您使用的 PyTorch 版本以及任何与问题相关的依赖库的版本。

请确保您的环境中安装了最新版的 PyTorch，并且Yolov8是最新版的。如果可能，更新这些库到最新版本可能会解决您遇到的问题。

此外，建议查看我们的文档，尤其是与安装和设置相关的部分。有时，遵循正确的安装步骤可以预防这类问题。

提供这些信息后，我会尽快帮助您解决遇到的问题！🛠️

[Xu-Nan]

@Xu-Nan 你好！看起来您可能遇到了一个和 函数相关的错误，它涉及到了关键字参数 。一般来说，这个问题可能是由于 Python 或 PyTorch 版本的不兼容而引起的。meshgrid``indexing

为了能更好地帮助您解决问题，我需要更多的信息。请您提供以下内容：

1. 完整的错误消息和堆栈跟踪。
2. 导致此错误的具体命令或代码段。
3. 您使用的 PyTorch 版本以及任何与问题相关的依赖库的版本。

请确保您的环境中安装了最新版的 PyTorch，并且Yolov8是最新版的。如果可能，更新这些库到最新版本可能会解决您遇到的问题。

此外，建议查看我们的文档，尤其是与安装和设置相关的部分。有时，遵循正确的安装步骤可以预防这类问题。

提供这些信息后，我会尽快帮助您解决遇到的问题！🛠️

torch版本1.12，python3.7
训练yolo3、4、5、7、X都没问题，就8出现上述问题，删除torch包中functional.py中第478行return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs, indexing = ’ij‘) 中的indexing = ’ij‘就不报错了

[glenn-jocher]

@Xu-Nan 感谢您提供了相关信息。从您描述的情况来看，这可能是因为在 PyTorch 的某个版本中对 torch.meshgrid 函数的行为做了修改，引入了对 indexing 参数的支持。由于 YOLOv8 可能在其实现中使用了这一特性，这可能导致了与旧版本 PyTorch 不兼容的问题。

🛠️ 解决方案:
您提到删除 functional.py 中 meshgrid 调用的 indexing 参数可以解决问题，这确实是一种临时的解决办法，但通常我们不推荐修改库文件，因为这会影响到其他依赖该库的程序的正常运行。

建议的做法是：

1. 更新 PyTorch 版本 - 请尝试更新至 PyTorch 的最新版本 (1.13.x 或更高)，因为最新的 YOLOv8 可能需要最新版本的 PyTorch。
2. 环境兼容性 - 确保您使用的所有库都是最新的，并且它们之间是兼容的。
3. 更新 YOLOv8 - 确保您正在使用 YOLOv8 的最新版本。

在尝试上述操作前，确认您已备份您的工作环境。如有可能，请创建新的虚拟环境以避免影响到其他项目。

如果在更新库版本之后仍然遇到问题，请通过Yolov8 issues页提供更新后遇到的详细报错信息，我们会尽快帮您排查问题。我们重视您的反馈，并将致力于改进我们的模型和库以提供更好的用户体验。👍

[Xu-Nan]

@Xu-Nan 感谢您提供了相关信息。从您描述的情况来看，这可能是因为在 PyTorch 的某个版本中对 torch.meshgrid 函数的行为做了修改，引入了对 indexing 参数的支持。由于 YOLOv8 可能在其实现中使用了这一特性，这可能导致了与旧版本 PyTorch 不兼容的问题。

🛠️ 解决方案: 您提到删除 functional.py 中 meshgrid 调用的 indexing 参数可以解决问题，这确实是一种临时的解决办法，但通常我们不推荐修改库文件，因为这会影响到其他依赖该库的程序的正常运行。

建议的做法是：

1. 更新 PyTorch 版本 - 请尝试更新至 PyTorch 的最新版本 (1.13.x 或更高)，因为最新的 YOLOv8 可能需要最新版本的 PyTorch。
2. 环境兼容性 - 确保您使用的所有库都是最新的，并且它们之间是兼容的。
3. 更新 YOLOv8 - 确保您正在使用 YOLOv8 的最新版本。

在尝试上述操作前，确认您已备份您的工作环境。如有可能，请创建新的虚拟环境以避免影响到其他项目。

如果在更新库版本之后仍然遇到问题，请通过Yolov8 issues页提供更新后遇到的详细报错信息，我们会尽快帮您排查问题。我们重视您的反馈，并将致力于改进我们的模型和库以提供更好的用户体验。👍

谢谢，我将pytorch版本升级到1.13.1之后解决了这个问题。

[glenn-jocher]

@Xu-Nan 太好了！非常高兴听说您已通过升级 PyTorch 版本解决了问题。如果未来您在使用 YOLOv8 或任何其他 Ultralytics 产品时遇到其他问题或疑问，请随时通过 issue 提交来寻求帮助。感谢您的支持，祝您在使用我们的模型进行项目开发时一切顺利！🌟🚀