Ultralytics YOLOv11训练中空张量列表问题的分析与解决

在基于Ultralytics YOLOv11进行目标检测模型训练时，开发者可能会遇到一个常见的错误："torch.cat(): expected a non-empty list of Tensors"。这个问题通常发生在训练过程中的数据加载阶段，表明PyTorch尝试拼接一个空的张量列表。本文将深入分析这一问题的成因，并提供系统的解决方案。

问题现象与背景

当使用YOLOv11n模型进行训练时，开发者可能会在第一个epoch完成后遇到运行时错误。错误信息明确指出torch.cat()函数接收到了一个空的张量列表。这种情况通常表明数据加载管道中出现了问题，导致某些批次没有有效的数据可供处理。

根本原因分析

经过对类似案例的研究，我们可以总结出几个可能导致此问题的常见原因：

1. 数据集配置问题：YAML配置文件中指定的训练或验证路径不正确，或者路径中的图像与标注文件不匹配。

2. 数据格式问题：标注文件(.txt)可能不符合YOLO格式要求，或者与图像文件不一一对应。

3. Python版本兼容性：使用较新的Python版本(如3.13)可能导致某些依赖包不兼容。

4. 数据预处理问题：在数据增强或预处理阶段可能意外过滤掉了所有样本。

5. 硬件配置问题：特别是在使用CPU训练时，某些数据加载操作可能表现不同。

系统解决方案

1. 验证数据集完整性

首先确保数据集结构符合YOLO格式要求：

• 每个图像文件应有对应的.txt标注文件
• 标注文件内容应为：类别ID x_center y_center width height（归一化坐标）
• 检查图像和标注文件是否一一对应

2. 检查配置文件

仔细检查dataset_config.yaml文件，确认以下关键配置：

• train和val路径指向正确的目录
• nc参数设置正确的类别数量
• names列表包含所有类别名称

3. 环境配置调整

考虑到兼容性问题，建议：

• 使用Python 3.11版本（3.13可能存在兼容性问题）
• 确保所有依赖包版本符合要求
• 在干净的环境中重新安装依赖

4. 分步验证流程

推荐以下验证步骤：

1. 使用model.val()方法单独验证数据集
2. 逐步增加数据增强强度，观察问题是否重现
3. 尝试使用较小的批次大小进行测试

5. 调试技巧

当问题出现时，可以：

• 检查数据加载器的输出
• 验证图像和标注是否被正确读取
• 在数据加载管道中添加调试输出

最佳实践建议

为了避免类似问题，建议采取以下预防措施：

1. 在正式训练前，先用小批量数据测试整个流程
2. 定期验证数据集的完整性
3. 保持开发环境与官方推荐配置一致
4. 使用版本控制管理数据集和配置文件

通过系统性地排查和验证，大多数情况下可以解决"空张量列表"的问题，确保YOLOv11训练流程顺利进行。