yolov3 yolov5 yolov8配置环境报错合集_yolo导入配置文件报错文件名太长

1.

WARNING: Ignoring invalid distribution -ifffile (c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages)

删除以~r开头的文件夹

2.

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cocomap (from versions: none)

ERROR: No matching distribution found for cocomap

检查拼写和版本号：首先，确保你要安装的库名称拼写正确，并且你指定的版本号是存在的。你可以在PyPI（Python Package Index）上查找库名称和可用版本。

更新pip：如果你的pip版本过旧，可能会无法正常解析库的版本信息。你可以通过以下命令更新pip：

python -m pip install --upgrade pip

使用正确的Python版本：如果你尝试安装的库与你当前使用的Python版本不兼容，你可能需要更换Python版本或者安装与你的Python版本兼容的库版本。你可以使用

python –version    命令查看你的Python版本。

使用虚拟环境：有时候，全局环境中的库冲突可能会导致这个问题。在这种情况下，你可以考虑使用虚拟环境。虚拟环境可以为每个项目创建一个隔离的环境，避免库之间的冲突。你可以基于Conda创建虚拟环境。

查看依赖关系：如果你尝试安装的库有依赖关系，并且这些依赖关系没有满足，这也可能导致这个错误。在这种情况下，你需要先安装依赖的库。

直接下载并安装：如果pip无法找到满足你需求的库版本，你也可以尝试从PyPI直接下载该库的whl文件，然后使用以下命令进行安装：

pip install /path/to/your/downloaded/file.whl

使用不同的镜像源：有时候特定的镜像源可能更快或者有更多你需要的包。你可以尝试更换pip的镜像源进行安装。例如使用清华镜像源：

pip install somepackage -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

3.

DEPRECATION: pyodbc 4.0.0-unsupported has a non-standard version number. pip 24.1 will enforce this behaviour change. A possible replacement is to upgrade to a newer version of pyodbc or contact the author to suggest that they release a version with a conforming version number. Discussion can be found at Deprecate legacy versions and version specifiers · Issue #12063 · pypa/pip · GitHub

更新distro-info： pip install --upgrade distro-info

4.

ImportError: cannot import name 'notf' from 'tensorboard.compat'

(C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorboard\compat\__init__.py)

tensorboard.compat库下面确实没有notf，想到可能是版本的问题，高版本后的一些函数可能改名或者删除了，于是我就想Uninstall之前版本的rpds然后装低版本的，浏览器中搜索pip install notf点击第一个链接（rpds-py · PyPI）

5.

Collecting package metadata (current_repodata.json): failed

1.打开Anaconda Prompt，输入下面命令

conda config --show-sources        2.删除.condarc文件

6.

RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from

conda's operating environment. 安装setuptools的时候不是采用conda安装的，而是采用pip install的方式安装的，而要安装的包依赖于conda。

先卸载已经安装的setuptools： pip uninstall setuptools

然后再安装，就可以了。

7.

'activate' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。

再将activate所在的文件夹路径加入到环境变量中即可：例如我的是在D:\Anaconda3\Scripts

然后再在cmd里面再次激活tensdorflow虚拟环境，就可以完美解决了。

8.

AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS'

法一是修改代码

1.from PIL import Image

2.

3.image = Image.open(r"/home/lx/Desktop/675264194_n.jpg")

4.image = image.resize((20, 20), Image.LANCZOS)

法二是降低版本

pip install Pillow==9.5.0

9.

RuntimeError: Couldn't load custom C++ ops. This can happen if your PyTorch and torchvision versions are incompatible, or if you had errors while compiling torchvision from source. For further information on the compatible versions, check https://github.com/pytorch/vision#installation for the compatibility matrix. Please check your PyTorch version with torch.__version__ and your torchvision version with torchvision.__version__ and verify if they are compatible, and if not please reinstall torchvision so that it matches your PyTorch install.

torch版本和torchvision版本不匹配。我们需要重装torch或者torchvision使得它们版本匹配。点此查看torch和torchvision正确对应版本，看完之后发现自己版本也是对应的啊，为什么会报错呢？这里就是最细节的地方，因为比如我的torch是torch1.11.0+cu111，那么torchvision也得是torchvision0.10.0+cu111，而不是0.10.0。默认安装时很可能没有选择相同版本的安装包导致出错。Pytorch2.0.1  torchvision0.15.2  python3.8  cuda

1. 进入https://download.pytorch.org/whl/cu113，分别进入torch和torchvision分支选择版本对应且后缀相同的安装包，然后下载到本地。

V5：torch-1.4.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl

torchvision-0.5.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl

2、然后卸载已之前的torch和torchvision，pip uninstall torch 和 pip uninstall torchvision

3、whl格式本质上是一个压缩包，里面包含了py文件，以及经过编译的pyd文件。我们切换到安装包的下载目录，然后先

pip install torch-1.4.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl后

pip install torchvision-0.5.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl

注意，一定要先安装torch，再安装torchvision！如果顺序反过来，它会自动下载torch进行安装，然后版本又不对了，还得卸载了重新安装，我帮你们又踩了下坑。

10.

DLL load failed while importing _C: 找不到指定的模块。

import matplotlib.pyplot as plt 中所有依赖库版本满足要求，但报错的原因是在线pip install numpy时因为在线下载numpy库中缺少DLL

1. 在Pycharm的终端输入卸载numpy和matplotlib的命令
2. 查看本机的python的版本，在cmd中输入“python”即可
3. 在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy下载与本机安装的python版本一致numpy，注意其中符号含义，一定要选择带mkl的numpy

4、将下载的安装包放在Python39-Scripts文件夹下，我的路径参考如下：

C:\Users\wp\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Scripts

1. 右键点击“我的电脑-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量”，在系统变量中找到“path”，点击“编辑”，然后“新建"，将上放路径粘贴进去，再一路确定即可

D:\python\ANACONDA\Scripts

1. 打开cmd输入 pip install +上放的路径名+下载的文件包的文件名即可。若显示“Successfully installed numpy-X.XX.X ”即安装成功

7、在cmd中简单验证numpy是否运行成功

python

from numpy import *

random.rand(4,4)

python3.8没有对应的matplotlib怎么办？

办法一：换其他版本的Python，相当于要重新再配个环境，非常麻烦 。

办法二： 如果一定要用Python 3.8的话，可以采用清华源的安装包：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib

这个报错是由于没有安装好相应的模块，或者模块的版本不兼容导致的

1.首先根据报错给出的路径，找到具体的报错的模块

进去python安装文件夹的Lib文件夹内，搜索对应的模块或支持程序

2.进入到模块的文件里，查看所需要用到的模块

import audioop

import cchardet

import sys

比如这个模块所需要的模块是audioop，cchardet，sys

3.直接运行上述程序查看模块是否能够正常运行，如果不能够正常运行，则逐个排查

4.发现是cchardet模块报错，于是首先进行了import cchardet的操作发现已经成功安装，进入Lib文件夹内查找cchardet模块的文件，在https://pypi.org/project/中查找到了已经下载的版本与正在使用的python版本不兼容，最后卸载了当前版本的cchardet，重新下载对应版本后，问题成功解决了！

11.

Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

我在conda里边有很多个环境

删除E:\Anaconda\anacanda3\Library\bin下的这个dll文件。

究其原因其实是，anaconda的环境下存在两个libiomp5md.dll文件。所以直接去虚拟环境的路径下搜索这个文件，可以看到在环境里有两个dll文件：

其中第一个是torch路径下的，第二个是虚拟环境本身路径下的，转到第二个目录下把它剪切到其他路径下备份就好（最好把路径也备份一下）。

12.

OSError: [WinError 1455] 页面文件太小

调大页面文件的大小 + 更改一下batch_size(彻底解决问题)

根本操作只要给D盘分配虚拟内存即可.

1.直接搜索 高级系统设置

2.高级（顶）-性能-设置

3.高级（顶）-虚拟内存-更改

4.取消勾选：自动管理所有驱动器的分页文件大小-D盘-自定义大小-102400-确定