yolov8测试配置环境抛出torchvision错误

Question

一、检测过程
1、当我们对目标文件(yolov8)进行检测时
创建好环境后，将yolov8项目拖到【pycharm】工具中配置好且安装好依赖。
2、测试配置环境是否正常
打开终端输入yolo task=detect mode=predict model=pretrained/yolov8l.pt source=ultralytics/assets device=CPU命令，测试配置环境是否正常时，遇到如下图问题：

二、问题原因
importlib.metadata.PackageNotFoundError: torchvision 无法找到torchvision 这个包
出现这个报错有可能是CPU 版 PyTorch 与 torchvision的不兼容或未安装

三、解决
终端输入

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

安装完成后重新输入测试配置环境的命令即可

详细步骤及代码请看：https://blog.csdn.net/weixin_48036026/article/details/155581028?sharetype=blogdetail&sharerId=155581028&sharerefer=PC&sharesource=weixin_48036026&spm=1011.2480.3001.8118

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

在使用 YOLOv8 进行目标检测时，如果遇到 importlib.metadata.PackageNotFoundError: torchvision 错误，这通常意味着 PyTorch 与 torchvision 的版本不兼容 或者 torchvision 没有被正确安装。以下是一个详细的解决方案和步骤。

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🧠 问题原因分析

1. torchvision 包未安装：这是最常见的原因。
2. PyTorch 和 torchvision 版本不兼容：例如，你可能安装了 CPU 版的 PyTorch，但没有安装对应的 torchvision。
3. Python 环境配置错误：比如，你可能在虚拟环境中安装了 PyTorch，但实际运行时使用的是全局 Python 解释器。

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✅ 解决方案步骤（详细）

1. 确认当前环境是否为虚拟环境

• 在终端输入：

  which python
  

• 如果输出是 /usr/bin/python，说明你可能没有激活虚拟环境。

• 使用 conda 或 venv 创建并激活虚拟环境：

  # 使用 venv
  python -m venv yolov8_env
  source yolov8_env/bin/activate  # Linux/Mac
  yolov8_env\Scripts\activate    # Windows
  
  # 使用 conda
  conda create -n yolov8_env python=3.9
  conda activate yolov8_env
  

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2. 安装或更新 PyTorch 和 torchvision

• 根据你的系统（CPU / GPU）选择正确的安装命令。以下是 CPU 版本的安装命令：

  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
  

• 如果你使用的是 GPU，则应使用以下命令（假设 CUDA 11.8）：

  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
  

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3. 验证安装是否成功

• 在 Python 终端中运行以下代码：

  import torch
  import torchvision
  
  print("PyTorch version:", torch.__version__)
  print("TorchVision version:", torchvision.__version__)
  

• 如果没有报错，并且输出了版本号，说明安装成功。

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4. 重新测试 YOLOv8 配置环境

• 在终端中运行以下命令：

  yolo task=detect mode=predict model=pretrained/yolov8l.pt source=ultralytics/assets device=CPU
  

• 如果一切正常，你应该看到模型加载和预测结果。

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5. 解决依赖冲突（可选）

• 如果你仍然遇到其他依赖错误，可以尝试升级 pip 并清理缓存：

  pip install --upgrade pip
  pip cache purge
  

• 然后重新安装 PyTorch 和 torchvision。

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🔧 修改后的完整命令示例

# 创建并激活虚拟环境
python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate  # Linux/Mac
# yolov8_env\Scripts\activate  # Windows

# 安装 PyTorch 和 torchvision（CPU）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 验证安装
python -c "import torch; print(torch.__version__); import torchvision; print(torchvision.__version__)"

# 测试 YOLOv8
yolo task=detect mode=predict model=pretrained/yolov8l.pt source=ultralytics/assets device=CPU

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📌 注意事项

• 确保你使用的 Python 版本与 PyTorch 兼容（推荐 Python 3.7–3.10）。

• 如果你使用的是 Jupyter Notebook，请确保在 Notebook 中也激活了相同的虚拟环境。

• 如果你使用的是 Conda，建议使用 Conda 安装 PyTorch 以避免版本冲突：

  conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch
  

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📘 参考链接

• PyTorch 官方安装指南
• YOLOv8 GitHub 页面

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如果你还有其他问题，欢迎继续提问！