Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86180\Desktop\yolov5-master\train - 副本.py", line 34, in <module> import torch File "C:\Users\86180\anaconda3\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 274, in <module> _load_dll_libraries() File "C:\Users\86180\anaconda3\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 257, in _load_dll_libraries raise err OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。 Error loading "C:\Users\86180\anaconda3\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\lib\cufft64_10.dll" or one of its dependencies.

<think>好的，我现在需要帮助用户解决在导入torch时遇到的OSError错误，具体是Windows页面文件太小导致无法加载cufft64_10.dll的问题，错误提示是OSError: [WinError 1455]。首先，我得回忆一下这个错误的常见原因和解决方法。 用户提到了页面文件太小，这通常是指虚拟内存不足。Windows系统使用页面文件（虚拟内存）作为物理内存的扩展，当运行需要大量内存的程序时，如果虚拟内存不足，就可能出现这种错误。尤其是像PyTorch这样的深度学习库，加载CUDA相关的DLL文件（如cufft64_10.dll）时可能会占用较多内存，导致系统无法分配足够的资源。 接下来，我需要考虑可能的解决方法。根据用户提供的引用[2]，其中提到在YOLOv5训练时遇到类似错误，解决方法是调整虚拟内存。因此，增加虚拟内存应该是首要步骤。具体来说，用户需要手动调整页面文件的大小，可能设置为系统托管或自定义一个较大的值，比如初始大小和最大值都设为物理内存的1.5倍到2倍。 另外，用户的问题可能与CUDA版本不兼容有关。比如，cufft64_10.dll属于CUDA 10版本，如果用户安装的PyTorch版本需要CUDA 10，但系统中安装的是其他版本的CUDA，或者没有正确安装对应的CUDA工具包，也会导致DLL加载失败。这时候需要检查PyTorch和CUDA的版本是否匹配，并重新安装正确的版本。 还有可能是环境变量的问题，比如CUDA的路径没有正确添加到系统环境变量中，导致系统找不到对应的DLL文件。用户需要检查CUDA的安装路径（如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin）是否在PATH环境变量中。 另外，用户提到的引用[1]中，安装TensorFlow时遇到DLL加载失败的问题，解决方法涉及版本兼容性和运行时环境。虽然这里是PyTorch，但同样需要考虑依赖库的版本兼容性。可能需要确认CUDA、cuDNN和PyTorch的版本是否匹配，并确保安装了正确的驱动程序和运行时库。 可能的解决步骤包括： 1. 增加虚拟内存（页面文件）的大小。 2. 检查PyTorch和CUDA版本是否兼容，重新安装对应版本。 3. 确保CUDA的bin目录在系统PATH环境变量中。 4. 更新NVIDIA显卡驱动程序。 5. 检查系统是否有足够的内存资源，关闭不必要的程序释放内存。 6. 以管理员权限运行程序，确保有足够的权限访问系统资源。 还需要考虑用户的具体情况，比如是否在训练模型时遇到此问题，或者仅仅是导入torch时就出现错误。如果在导入时就出错，可能更偏向于CUDA安装或环境变量的问题；如果是在训练过程中出现，则可能是内存不足导致。根据用户描述，错误发生在导入时，所以应重点检查CUDA安装和环境配置。 总结来说，需要分步骤指导用户调整虚拟内存，验证CUDA安装，检查环境变量，并确保版本兼容性。同时，提供相关的参考资料，如用户提到的引用[1]和[2]中的解决方案，来支持建议的有效性。</think>针对导入`torch`时出现的`OSError: [WinError 1455]`错误（由页面文件过小或系统资源不足导致），以下是分步解决方案： --- ### **1. 增加虚拟内存（页面文件）** 此错误通常由Windows虚拟内存不足引起，需手动调整页面文件大小： 1. 右键点击 **“此电脑”** → **“属性”** → **“高级系统设置”** → **“高级”选项卡** → **“性能”栏中的“设置”**。 2. 在 **“高级”选项卡** 中点击 **“更改”**（虚拟内存设置）。 3. 取消勾选 **“自动管理所有驱动器的分页文件大小”**。 4. 选择系统盘（通常是C盘）→ 勾选 **“自定义大小”**： - **初始大小**：设为物理内存的1.5倍（如16GB内存设为24576 MB）。 - **最大值**：设为物理内存的3倍（如49152 MB）。 5. 点击 **“设置”** → **“确定”**，重启电脑生效[^2]。 --- ### **2. 检查CUDA与PyTorch版本兼容性** `cufft64_10.dll`属于CUDA 10.x的库，需确保PyTorch版本与CUDA版本匹配： 1. 查看PyTorch官方安装命令，例如： ```bash # CUDA 10.2对应的PyTorch安装命令 pip install torch==1.10.0+cu102 torchvision==0.11.1+cu102 torchaudio===0.10.0+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html ``` 2. 卸载当前PyTorch并安装正确版本： ```bash pip uninstall torch torchvision torchaudio pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102 ``` --- ### **3. 验证CUDA环境配置** 确保CUDA相关路径已添加到系统环境变量： 1. 打开 **“控制面板”** → **“系统和安全”** → **“系统”** → **“高级系统设置”** → **“环境变量”**。 2. 在 **“系统变量”** 中编辑 **Path**，添加以下路径（根据CUDA安装版本调整）： ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp ``` 3. 重启命令行或IDE使配置生效[^1]。 --- ### **4. 关闭占用内存的程序** 临时释放系统资源： - 结束不必要的后台进程（如浏览器、视频软件等）。 - 使用任务管理器检查内存占用，确保剩余内存足够加载CUDA库。 --- ### **5. 更新显卡驱动** 过时的NVIDIA驱动可能导致DLL加载失败： 1. 访问[NVIDIA驱动下载页面](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)，选择对应显卡型号。 2. 安装最新驱动后重启电脑。 --- ### **6. 以管理员权限运行程序** 部分系统操作需管理员权限： - 右键点击Python IDE或命令行工具 → **“以管理员身份运行”**。 --- ### 相关问题 1. 如何检查PyTorch是否成功调用了GPU？ 2. 安装CUDA时需要注意哪些版本兼容性问题？ 3. 除了虚拟内存，还有哪些方法可以优化深度学习训练时的内存使用？ --- 通过以上步骤，可解决因虚拟内存不足或CUDA配置错误导致的`OSError`问题。若仍报错，建议检查CUDA安装日志或尝试在Linux子系统（WSL）中运行PyTorch。