PyTorch从2.5.1升级到2.6.0后加载YOLOv5模型失败求助

核心原因 #

PyTorch 2.6.0对模型权重加载的API做了细微调整，旧版本YOLOv5的torch.hub.load逻辑未适配该变化，导致权重加载失败及后续异常。

具体解决步骤 #

1. 手动修改YOLOv5加载逻辑（推荐） #

打开本地YOLOv5仓库的hubconf.py文件，找到custom函数，替换权重加载代码：

def custom(path='path/to/model.pt', source='local', device='cpu', force_reload=False):
    # 保留原函数其他逻辑，替换权重加载部分
    from models.yolo import Model
    import yaml
    import torch

    device = torch.device(device)
    # 加载对应配置文件
    cfg_path = path.replace('.pt', '.yaml')
    with open(cfg_path, 'r') as f:
        cfg = yaml.safe_load(f)
    # 手动构建模型
    model = Model(cfg=cfg, ch=3, nc=cfg['nc'])
    # 加载权重参数
    ckpt = torch.load(path, map_location=device)
    model.load_state_dict(ckpt['model'].float().state_dict())
    model.to(device).eval()
    return model

修改后重新运行加载代码，绕开torch.hub的自动适配逻辑，手动完成模型构建与权重加载。

2. 更新YOLOv5到兼容版本 #

切换本地YOLOv5仓库到官方最新稳定分支，已修复PyTorch 2.6.0兼容问题：

cd /path/to/your/yolov5
git pull origin master
git checkout tags/v7.0  # 可替换为最新兼容标签

3. 临时回退PyTorch版本 #

若上述方法无法快速生效，回退到PyTorch 2.5.1保证业务运行：

pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

注意根据本地CUDA版本调整--index-url参数（如cu118对应https://download.pytorch.org/whl/cu118）。

排查'str' object has no attribute '__module__'异常 #

该异常通常由路径错误或配置缺失导致：

• 确认yolomodelpath是有效权重文件路径，文件存在且无拼写错误
• 确保权重文件对应的.yaml配置文件与权重文件同目录、同名（如best.pt对应best.yaml）
• 检查yolov5path指向YOLOv5仓库根目录，而非子文件夹

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3734568