这篇文章主要是对yolov9目标检测和目标分割预测测试时的报错，进行解决方案。

在说明解决方案前，严重投诉、吐槽一些博主发的一些文章，压根没用的解决方法，也不知道他们从哪里抄的，误人子弟、浪费时间。

我在解决前，也搜索了很多相关的报错解决方案，他们纯属乱来，都没有亲自尝试。

报错一：目标检测AttributeError: 'list' object has no attribute 'device'

最近微智启软件工作室在运行yolov9目标检测的detect.py测试代码时，报错：
File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\detect.py", line 102, in run
ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det)
  File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\utils\general.py", line 905, in non_max_suppression
    device = prediction.device
AttributeError: 'list' object has no attribute 'device'

这是因为general.py代码中，900行左右的代码错误了，可以看到里面是一个包含两个数据的，假如直接设置是会报错的

general.py的位置可以直接点击报错的这个链接跳转，当然也可以在根目录下的yolov9-main\utils\general.py手动打开

下面的yolov5的，可以看到只有一个数据，所以不会报错，照抄代码是不对的哟，官方大大！

所以需要对代码进行遍历，设置它改写后的代码如下，替换之前的代码即可。

  if isinstance(prediction, (list, tuple)):processed_predictions = []  # 用于存储处理后的张量列表for pred_tensor in prediction:# 对每个张量进行处理processed_tensor = pred_tensor[0]  # 假设你只关心张量中的第一个结果processed_predictions.append(processed_tensor)  # 将处理后的张量添加到列表中# 使用处理后的张量列表中的第一个张量作为预测结果prediction = processed_predictions[0]# 在此之后可以继续使用 prediction 变量device = prediction.device

替换后的代码格式如下

之后再运行，即可完美解决！
现在是2024年2月23日，后期官方可能会修改这个bug，根据具体情况来修改。

报错二：目标检测AttributeError: 'list' object has no attribute 'view'

```
Traceback (most recent call last):
  File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\train.py", line 635, in <module>
    main(opt)
  File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\train.py", line 529, in main
    train(opt.hyp, opt, device, callbacks)
  File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\train.py", line 305, in train
    loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device))  # loss scaled by batch_size
  File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\utils\loss_tal.py", line 168, in __call__
    pred_distri, pred_scores = torch.cat([xi.view(feats[0].shape[0], self.no, -1) for xi in feats], 2).split(
  File "G:\down\yolov9-main\yolov9-main\utils\loss_tal.py", line 168, in <listcomp>
    pred_distri, pred_scores = torch.cat([xi.view(feats[0].shape[0], self.no, -1) for xi in feats], 2).split(
AttributeError: 'list' object has no attribute 'view'
```

解决方案：在v8之前，我们都是习惯配置train.py进行训练的，但是根据v9作者在GitHub上的回复来看，我们应该用train_dual.py这个来训练，而不是train.py。

train.py至于有啥用，暂时没见回复，不过我觉得更多的像是一种备份没有删除。

三：

	# Update modelmodel.eval()for k, m in model.named_modules():# if isinstance(m, (Detect, V6Detect)):if isinstance(m, Detect):m.inplace = inplacem.dynamic = dynamicm.export = Truefor _ in range(2):y = model(im)  # dry runsif half and not coreml:im, model = im.half(), model.half()  # to FP16    # shape = tuple((y[0] if isinstance(y, tuple) else y).shape)  # model output shapeshape = tuple((y[0][0] if isinstance(y, tuple) else y).shape)  # model output shapemetadata = {'stride': int(max(model.stride)), 'names': model.names}  # model metadataLOGGER.info(f"\n{colorstr('PyTorch:')} starting from {file} with output shape {shape} ({file_size(file):.1f} MB)")

报错三：分割预测报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

Traceback (most recent call last):File "predict.py", line 246, in <module>main(opt)File "predict.py", line 241, in mainrun(**vars(opt))File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_contextreturn func(*args, **kwargs)File "predict.py", line 126, in runmasks = process_mask(proto[i], det[:, 6:], det[:, :4], im.shape[2:], upsample=True)  # HWCFile "/root/autodl-tmp/yolov9-main/utils/segment/general.py", line 54, in process_maskc, mh, mw = protos.shape  # CHW
AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

解决方案：

根据报错的位置，找到segment文件夹下面的predict.py。在126行附近，把原本masks的这整行，替换成新的（如下代码）

masks = process_mask(proto[2].squeeze(0), det[:, 6:], det[:, :4], im.shape[2:], upsample=True)   # HWC

最后也吐槽一下官方，那么久了，这么基础的功能还总是报错，能不能用点心啊。

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