错误原因分析

1. 多进程启动顺序问题
   错误提示RuntimeError: An attempt has been made to start a new process...表明在Windows环境下，多进程的启动方式（spawn）要求主模块必须被保护在if __name__ == '__main__':代码块中，否则子进程会重复执行主模块的代码。

2. Ultralytics/YOLO 数据加载机制
   YOLO的数据加载器默认会使用多进程（通过workers参数控制），而Windows系统的进程创建方式与Linux不同，需要严格遵守if __name__ == '__main__':的编程规范。

解决方案

步骤1：修改主脚本结构

确保您的训练代码被包裹在if __name__ == '__main__':代码块中：

from ultralytics import YOLO 
 
if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('yolov8n.pt')   # 加载预训练模型 
    model.train( 
        data='your_dataset.yaml', 
        epochs=100,
        imgsz=640,
        workers=0,          # 关键！Windows下建议设为0或1 
        batch=8,
        device=0 
    )

步骤2：关键参数调整

• workers=0
  在Windows系统中，将数据加载的工作进程数设为0（禁用多进程），或尝试设为1（单进程）。这是避免该问题的核心参数。

• 添加环境变量（可选）
  在代码开头添加：

  import os os.environ["LOGGING_LEVEL"] = "INFO" # 减少日志干扰

步骤3：检查代码执行逻辑

• 确保所有训练相关的代码（如数据预处理、模型初始化）都在if __name__ == '__main__':代码块内执行。
• 避免在全局作用域中直接调用训练函数。

其他注意事项

1. PyTorch版本兼容性
   确认您的PyTorch版本与CUDA驱动兼容。建议使用torch==2.0.1+cu118等稳定版本。

2. 显存占用控制
   您的RTX 3060显卡（12GB显存）在batch=6时可能接近显存极限，可尝试：

   • 降低batch值至4
   • 使用amp=False关闭混合精度训练

3. 数据集路径验证
   检查tyyy.yaml 中标注的路径是否正确，确保训练集/验证集路径无空格或特殊字符。

扩展建议

若问题仍未解决，可尝试以下高级调试：

import multiprocessing if __name__ == '__main__': multiprocessing.freeze_support() # 显式启用多进程支持