解决pytorch-yolov3 train 报错的问题

针对“解决pytorch-yolov3train报错的问题”的攻略，我将详细介绍以下步骤：

1. 安装依赖库

yolov3train需要依赖一些库，这些库需要先安装好，才能保证程序可运行。可以参考以下命令安装所需的库：

pip install numpy
pip install tqdm
pip install torch==1.1.0 torchvision==0.3.0
pip install opencv-python
pip install scipy

其中，torch和torchvision的版本需为1.1.0和0.3.0，否则会出现一些奇怪的问题。

2. 修改代码

在使用yolov3train训练yolov3模型过程中，有时会遇到一些报错问题。这些问题大多是由于代码兼容性问题导致的，需要修改代码才能解决。

以下是两条示例说明：

示例1：AttributeError: 'Function' object has no attribute 'apply'

这个问题是由于PyTorch版本升级引起的，需要修改yolov3/models.py中的代码。将hard_sigmoid和softmax的引用由上一个版本的方式修改为新版本的方式。即将torch.nn.functional.hard_sigmoid(self.relu5(x + self.conv6_2(x)))修改为torch.nn.functional.hard_sigmoid(self.relu5(self.conv6_2(x)))，将torch.nn.functional.softmax(logits.view(-1, self.C, self.S, self.S), dim=1).view_as(logits)修改为torch.nn.functional.softmax(logits, dim=1)。

示例2：TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'center_xy'

这个问题是由于yolov3train版本升级引起的，需要修改yolov3/train.py中的代码。将对YOLOv3模型的初始化方式从yolov3.model.Darknet(cfgfile)修改为yolov3.model.YOLOv3(cfgfile,center_xy=True)，其中center_xy表示使用中心点坐标预测边界框，而非使用左上角坐标预测边界框。

3. 运行程序

修改完代码后，需要重新运行程序，进行训练过程。具体的运行方式可以参考想要使用的模型所附带的README文件或者官方文档。

以上就是“解决pytorch-yolov3train报错的问题”的完整攻略，如果还有其他问题可以继续追问。