在为Ultralytics YOLO仓库提交错误报告时，提供一个最小可复现示例(MRE)至关重要。MRE是一段小的、自包含的代码，能够展示遇到的问题。MRE有助于维护者和贡献者理解问题并更高效地协作解决。本指南将解释如何在提交错误报告时创建MRE。
创建MRE的第一步是隔离问题。移除与问题无直接关系的代码或依赖项，专注于引起问题的代码部分，并移除所有不相关的部分。
在创建MRE时，使用公开可用的模型和数据集来复现问题。例如，可以使用"yolov8n.pt"模型和"coco8.yaml"数据集。这样做可以确保维护者和贡献者能够轻松执行示例并调查问题，而无需访问专有数据或自定义模型。
确保MRE中包含所有必需的依赖项。如果代码依赖于外部库，请指定所需的包及其版本。理想情况下，应在错误报告中列出依赖项，例如使用"yolo checks"如果安装了ultralytics，或者使用"pip list"对于其他工具。
清晰而简洁地描述遇到的问题。解释期望的行为和实际观察到的行为。如果适用，包括所有相关的错误消息或日志。
使用代码块在问题描述中正确格式化代码。这将使其他人更容易阅读和理解代码。在GitHub上，可以通过用三个反引号(```)包围代码并指定语言来创建代码块：
python
# Your Python code goes here
在提交MRE之前，应该测试它以确保它正确地复现了问题。确保其他人可以无需修改即可执行示例。
以下是一个假设错误报告的MRE示例：
错误描述：
在0通道图像上执行推理时，收到了一个与输入张量尺寸相关的错误消息。
MRE：
import torch
from ultralytics import YOLO
# Load the model
model = YOLO("yolov8n.pt")
# Load a 0-channel image
image = torch.rand(1, 0, 640, 640)
# Run the model
results = model(image)
错误消息：
RuntimeError: Expected input[1, 0, 640, 640] to have 3 channels, but got 0 channels instead
依赖项：
torch==2.3.0
ultralytics==8.2.0
在这个示例中，MRE用最小的代码量展示了问题，使用了公共模型("yolov8n.pt")，包含了所有必需的依赖项，并提供了清晰的问题描述以及错误消息。
如何为Ultralytics YOLO仓库的错误报告创建有效的MRE？
要为Ultralytics YOLO仓库的错误报告创建有效的MRE，请遵循以下步骤：
有关创建最小可复现示例的详细指南，请参见。
为什么在Ultralytics YOLO错误报告的MRE中使用公共模型和数据集？
在MRE中使用公共模型和数据集可以确保维护者能够轻松执行示例，而无需访问专有数据。这有助于标准化和简化调试过程。例如，使用"yolov8n.pt"模型和"coco8.yaml"数据集有助于标准化和简化调试过程。更多关于公共模型和数据集的信息，请参见部分。
在Ultralytics YOLO错误报告中应该提供哪些信息？
一个全面的Ultralytics YOLO错误报告应该包括：
完整的检查列表，请参见部分。
在GitHub上提交错误报告时如何正确格式化代码？
在GitHub上提交错误报告时，正确格式化代码的方法是：
示例：
python
# Your Python code goes here
更多代码格式化提示，请参见。
在提交错误报告的MRE之前，应该检查哪些常见错误？
在提交MRE之前，应该确保：