我正在尝试在自定义数据集上训练 yolov5，但出现此错误。
/home/cardamom/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py:718：UserWarning：命名张量及其所有相关 API 是实验性功能，可能会发生变化。在它们稳定发布之前，请不要将它们用于任何重要的事情。（在/pytorch/c10/core/TensorImpl.h:1156内部触发。） return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode) 模型总结：165层，6.8665e+06个参数，6.8665e+ 06 个梯度，12.1 GFLOPS
优化器组：54 个 .bias，60 个 conv.weight，51 个其他缓存标签 /home/cardamom/Desktop/yolov5-master/data/train_kinoo.txt（找到 21 个，丢失 0 个，空的，0 个重复的 Traceback（最近一次调用最后一次） ): 文件“train.py”，第 404 行，在 train(hyp) 文件“train.py”，第 165 行，在 train assert mlc < nc, '标签类 %g 在 %s 中超过 nc=%g。更正你的标签或您的模型。' % (mlc, nc, opt.cfg) AssertionError：标签类 33 超过 ././models/yolov5s.yaml 中的 nc=3。更正您的标签或模型。
我查找了此错误的原因。我按照这个线程自定义数据训练问题来解决这个问题。我确保标签只有三个类，并且 yolov5s.yaml 中的类数有 nc = 3。我还确保 dataset.yaml 也有 nc = 3。我不知道它在哪里选择 nc = 33在标签中。
帮我！在过去的三天里，我一直在这个问题上。