RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type long int

在使用yolov5训练自定义数据集的运行过程中报错：
**RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type long int
**

1. 产生原因：

并不是自己构建的数据集有问题或者是下载更改后的代码有问题。
问题原因：
从Github上clone 的yolov5-master版本的代码是可以直接运行的，因为官网上clone 的代码是最新版本调试好的代码.
附yolov5链接网址：yolov5 Github链接
但是如果是用yolov5的历史版本如：yolov5-1.0或yolov5-5.0等版本进行训练，由于yolov5-master版本和其他历史版本下的\utils\loss.py文件是不一样的，因此在yolov5进行版本更新后历史版本如yolov5-5.0/yolov5-6.1等在训练过程中会出现上述报错问题。

2. 解决办法：

需要修改 \utils\loss.py 文件中的部分内容

2.1第一处修改：

在 \utils\loss.py 文件中查找 for in range(self.nl) 找到如下内容：
原始内容：

 for in range(self.nl):
            anchors = self.anchors[i]  #将这一行进行更改
            gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]]  # xyxy gain

更改后的内容：

 for in range(self.nl):
            anchors, shape = self.anchors[i], p[i].shape  # 改成这样
            gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]]  # xyxy gain

2.2 第二处修改：

在 \utils\loss.py 文件中查找 indices.append 找到如下内容：
原始内容：

a = t[:, 6].long()  # anchor indices
indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1)))  # image, anchor, grid indices  # 将这一行进行修改
tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1))  # box

更改后的内容：

a = t[:, 6].long()  # anchor indices
indices.append((b, a, gj.clamp_(0, shape[2] - 1), gi.clamp_(0, shape[3] - 1)))  # image, anchor, grid  # 修改成这样
tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1))  # box

更改后保存，然后重新运行train.py文件，成功解决！

3. 注意：

3.1 pycharm 中快捷键【Ctrl】+【F】可以查找当前文件夹下的内容
3.2 注意在更改代码的过程中一定要注意不要更改缩进的字符数
3.3 修改完一定记得要保存！！

4. 参考链接：