D:\miniconda\envs\yolov88\python.exe C:\Users\Nice\Desktop\yolov8\ui\untitled_rc.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Nice\Desktop\yolov8\ui\untitled_rc.py", line 15, in <module> from ultralytics import YOLO File "D:\miniconda\envs\yolov88\lib\site-packages\ultralytics\__init__.py", line 11, in <module> from ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, YOLOE, FastSAM, YOLOWorld File "D:\miniconda\envs\yolov88\lib\site-packages\ultralytics\models\__init__.py", line 3, in <module> from .fastsam import FastSAM File "D:\miniconda\envs\yolov88\lib\site-packages\ultralytics\models\fastsam\__init__.py", line 3, in <module> from .model import FastSAM File "D:\miniconda\envs\yolov88\lib\site-packages\ultralytics\models\fastsam\model.py", line 5, in <module> from ultralytics.engine.model import Model File "D:\miniconda\envs\yolov88\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 11, in <module> from ultralytics.cfg import TASK2DATA, get_cfg, get_save_dir File "D:\miniconda\envs\yolov88\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 12, in <module> from ultralytics.utils import ( File "D:\miniconda\envs\yolov88\lib\site-packages\ultralytics\utils\__init__.py", line 54, in <module> TORCHVISION_VERSION = importlib.metadata.version("torchvision") # faster than importing torchvision File "D:\miniconda\envs\yolov88\lib\importlib\metadata.py", line 569, in version return distribution(distribution_name).version File "D:\miniconda\envs\yolov88\lib\importlib\metadata.py", line 542, in distribution return Distribution.from_name(distribution_name) File "D:\miniconda\envs\yolov88\lib\importlib\metadata.py", line 196, in from_name raise PackageNotFoundError(name) importlib.metadata.PackageNotFoundError: torchvision

<think>嗯，用户遇到了运行Python脚本时的错误，具体是在导入YOLO模块时出现了问题，最终报错显示找不到torchvision这个包。用户之前也遇到过环境配置的问题，比如PyQt5安装错误，现在可能是在同一个虚拟环境中运行YOLOv8时出现了新的依赖问题。 首先，我需要看一下错误日志的堆栈跟踪。错误发生在untitled_rc.py的第15行，导入了ultralytics的YOLO模块。然后，在导入过程中，ultralytics的初始化文件又导入了其他模块，直到在utils/__init__.py的第54行尝试获取torchvision的版本时失败，提示PackageNotFoundError: torchvision。这说明当前环境中确实没有安装torchvision，或者安装不正确。 接下来，我需要考虑用户可能的情况。用户可能已经安装了PyTorch，但可能没有安装对应的torchvision包。或者，用户可能安装了错误版本的torchvision，导致与PyTorch版本不兼容。另外，用户之前处理过PyQt5的问题，可能环境中的某些依赖关系被破坏，或者安装过程中存在残留文件，影响了其他包的正常使用。 首先，解决PackageNotFoundError: torchvision的最直接方法是安装这个包。用户可能知道需要安装torchvision，但可能不清楚如何正确安装，特别是与PyTorch版本匹配的问题。因此，我应该建议用户检查当前安装的PyTorch版本，然后安装对应的torchvision版本。 用户可能使用的是conda环境，所以可能需要使用conda命令来安装，或者使用pip。根据常见的做法，PyTorch和torchvision通常推荐通过PyTorch官网提供的命令来安装，以确保版本兼容性。例如，使用pip安装特定版本的组合，如pip install torch torchvision torchaudio。 此外，用户之前遇到了PyQt5的问题，可能环境中的包存在冲突或损坏。如果安装torchvision后问题依旧，可能需要考虑重新创建一个干净的虚拟环境，安装所有依赖，以避免旧环境中的问题残留。 另外，用户可能没有意识到torchvision是YOLOv8的依赖之一。需要确认ultralytics库的版本是否与当前安装的PyTorch和torchvision兼容。如果用户安装的是最新版的ultralytics，可能需要更高版本的PyTorch，反之亦然。 可能的解决步骤包括： 1. 确保激活了正确的conda环境（yolov88）。 2. 检查PyTorch是否已安装，并获取其版本。 3. 根据PyTorch版本安装对应的torchvision。 4. 如果安装后问题依旧，考虑重新安装PyTorch和torchvision，或升级ultralytics库。 5. 如果环境损坏严重，建议创建新的虚拟环境，并重新安装所有依赖。 用户可能在之前的操作中没有正确安装所有依赖，或者在解决PyQt5问题时误删除了某些文件。因此，需要一步步引导用户检查环境状态，安装缺失的包，并验证安装结果。 另外，错误信息中还提到了WARNING: Ignoring invalid distribution -yqt5，这可能表明之前安装的某个包（可能是拼写错误的yqt5）导致环境元数据损坏，进而影响其他包的导入。需要确保这些无效的包被完全清除，避免干扰其他依赖。 总结来说，用户的问题核心是缺少torchvision包，或者其版本不兼容。解决方案包括安装正确的torchvision版本，检查PyTorch兼容性，清理环境中的无效包，必要时重建环境。</think>--- ### 错误分析及解决方案 您遇到的错误核心是 **`torchvision` 库未安装** 或 **安装版本与 PyTorch 不兼容**，导致 YOLOv8 运行时报错。以下是逐步解决方法： --- #### 1. **确认当前 PyTorch 版本** - 在虚拟环境中运行以下命令查看已安装的 PyTorch 版本： ```bash pip list | findstr "torch" ``` - 如果输出中包含 `torch`（例如 `torch 2.0.1`），但缺少 `torchvision`，则需要安装与 PyTorch 版本匹配的 `torchvision`。 --- #### 2. **安装兼容的 `torchvision`** - 根据 PyTorch 版本，参考 [PyTorch 官方安装指南](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/) 选择匹配的 `torchvision`。 - **示例**（假设 PyTorch 版本为 `2.0.1`）： ```bash pip install torchvision==0.15.2 # 对应 PyTorch 2.0.1 ``` - **通用安装方法**（推荐直接安装 PyTorch + TorchVision 组合）： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` --- #### 3. **验证安装** - 重新运行命令检查 `torchvision` 是否安装成功： ```bash pip list | findstr "torch" ``` - 输出应包含类似： ``` torch 2.0.1 torchvision 0.15.2 ``` --- #### 4. **修复环境残留问题** - 如果仍报错，可能是环境存在损坏的包元数据（如之前提到的 `-yqt5` 警告）。 - **手动清理无效包**： ```bash # 进入虚拟环境的 site-packages 目录 cd D:\miniconda\envs\yolov88\Lib\site-packages # 删除名称含 `yqt5` 的文件夹或 .dist-info 文件 ``` - **重新安装关键依赖**： ```bash pip install --upgrade ultralytics torch torchvision ``` --- #### 5. **重建虚拟环境（终极方案）** - 如果问题持续，建议创建新环境彻底解决依赖冲突： ```bash conda create -n yolov88_new python=3.9 conda activate yolov88_new pip install ultralytics torch torchvision pyqt5 ``` --- ### 关键问题总结 | 问题现象 | 原因 | 解决方案 | |--------------------------|--------------------------|----------------------------| | `PackageNotFoundError: torchvision` | `torchvision` 未安装或版本不兼容 | 安装与 PyTorch 匹配的版本 | | 无效包警告（`-yqt5`） | 残留损坏的包元数据 | 手动删除无效文件 | --- ### 附加建议 - **检查 CUDA 兼容性**：如果使用 GPU，确保 PyTorch 和 TorchVision 的 CUDA 版本与显卡驱动匹配。 - **使用 `requirements.txt`**：为项目维护依赖列表，避免手动安装导致版本混乱： ```bash pip freeze > requirements.txt ```