yolov10报错解决：Can‘tgetattribute‘v10DetectLoss‘on＜module‘ultralytics.utils.loss‘＞

见贤思齐

近期要在macos上使用yolov10跑一个简单的物体识别任务，因此在本地部署一个yolov10进行模型训练。部署的步骤与yolov10的github仓库所述一致。GitHub-THU-MIG/yolov10:YOLOv10:Real-TimeEnd-to-EndObjectDetectionw唯一不同的是，在requirements.txt文件中有一个onnxruntime-gpu==1.18.0装不上考虑到onnxruntime对于本地训练和使用一个模型的简单任务来说不是必须的，因此将其从requirements.txt中删除就可以流畅地完成模型相关包的安装。安装完毕以后，由于从github上拉取的目录中并没有直接包含yolov10的模型，因此需要自行下载，在此我选择的是yolov10n.pt模型，准备好数据集以后，使用以下代码对模型进行训练：fromultralyticsimportYOLO#LoadaYOLOv10modelconfigurationmodel=YOLO('../yolov10n.pt')#Trainthemodelresults=model.train(data='../datasets/xxx/data.yaml',epochs=100,imgsz=640)训练过程是正常的，但使用以下代码进行预测时，出现了所述的问题：importultralyticsmodel=ultralytics.YOLO("best.pt")results=model.predict("xxx.png")#Displaytheresultsresults[0].show()报错：AttributeError:Can'tgetattribute'v10DetectLoss'on发现这个报错，第一时间选择上网去寻求解决方案。网上的解决方案比较少，对我的情况好像不起作用，在此也做一个记录：https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/13931这个githubissue里面，有一位老哥建议可以更新ultralytics到最新的版本执行pipinstall--upgradeultralytics之后，再次运行依然是报错的看了一些其他的解决方案，经过尝试没有效果，于是把之前作出尝试的操作都取消了，保留了这个对ultralytics的更新。没找到合适的办法，只好自己寻求解决方案咯Can'tgetattribute'v10DetectLoss'on顺着这个报错的路径去找loss.py，果然发现这个文件里没有v10DetectLoss第一想法是，能不能自己创建一个，或者找一个有v10DetectLoss内容的loss.py对其替换想到，yolov10目录下，也有一个ultralytics文件夹，在这个文件夹下ultralytics/utils/目录里，也有一个loss.py于是很自然地想用这个文件去替换掉/Users/xxx/miniconda3/envs/yolo/lib/python3.9/site-packages/ultralytics/utils/loss.py对两个loss.py文件都另存备份以后，大胆替换，再次运行模型预测代码，发现报错发生了变化，在此忘记记录了，大意是新的loss.py里面没有的一个类，但是原来的loss.py里面是有的于是我将两个loss.py文件内容整合成了新的loss.py文件，放入该目录下，再进行预测后就恢复正常了，不再报错。啰哩啰嗦地记录了一个笨方法，不过这个坑好像还没有比较通用的解决方案，在此算是记录了自己的一点点思路，希望对之后遇到这个问题的人能产生帮助。