我一直在尝试使用YOLO（v3）来实现和训练带有OpenImage数据集的Tank对象检测。我试图从本教程中获得帮助，我的代码看起来很像。另外，我正在使用Google Colab和Google云端硬盘服务。通过我的程序，一切都很好。但是在运行darknet训练检测时，我在最后一步遇到了错误。
!./darknet detector train "data/obj.data" cfg/yolov3_custom.cfg "darknet53.conv.74" -dont_show
经过100次迭代后，当尝试将进度保存到文件中已解决的备份文件夹中时obj.data，出现以下错误：
Saving weights to /content/drive/My\Drive/YOLOv3/backup/yolov3_custom_last.weights
Couldn't open file: /content/drive/My\Drive/YOLOv3/backup/yolov3_custom_last.weights
起初，我以为我在使用地址时犯了一个错误；因此，我尝试使用ls命令检查地址
!ls /content/drive/My\Drive/YOLOv3/backup/
结果是一个空文件夹（但是，这不是一个错误，表示我已经正确写入了地址并且可以在我的Google驱动器中访问该地址）。
以下是data.object文件的内容：
classes = 1
train = data/train.txt
valid = data/test.txt
names = data/obj.names
backup = /content/drive/My\ Drive/YOLOv3/backup
我还对配置文件进行了必要的更改，所以我认为问题不在于此。但是只是为了确保这是我在yolov3.cfg文件中所做的更改：
max_batches值更改为2000 * number_of_classes（如果像我们的案例一样有一个类，则设置为4000）classes值更改为类数，在这种情况下为1，并filters根据以下公式更改此值（在这种情况下为18）转换层的公式过滤器值：（class_of_classes + 5）* 3
我搜索了错误，并在Github上发现了此问题。但是，我尝试了推荐的以下方法，但问题仍然相同：
backup文件夹 backup = backup我的yolo.data文件夹中的文件中，.cfg但是cfg文件夹中没有这样的文件。yolov3_custom_last.weights在备份文件夹中创建一个空白本期提到的其他解决方案是关于在PC而非google Colab上运行YOLO的时间。另外，在这里，我的文件夹YOLOv3的树结构存储在我的Google Drive我的云端硬盘（主文件夹）中。
YOLOv3
darknet53.conv.74
obj.data
obj.names
Tank.zip
yolov3.weights
yolov3_custom.cfg
yolov3_custom1.cfg.txt
所以，我有点卡住，我不知道该怎么解决。我会感谢您的帮助。
我已经解决了通过ln命令更改本地驱动器地址的问题。问题不是来自我的代码，而是来自yolov3开发人员space在目录地址中的处理方式！显然，正如我在他们的文档中认为的那样，他们对目录中的空间处理得不够好。因此，我创建了一个虚拟地址，该地址没有“我的云端硬盘”所拥有的空间。PS：您知道Google云端硬盘中已经有我的云端硬盘文件夹，因此您实际上无法对其进行重命名。这是您可以用来实现此目的的代码：
!ln -s /content/drive/My\ Drive/ /mydrive
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