YOLO训练中ImportError: DLL load failed while importing _ext: 找不到指定的模块。
时间: 2025-05-30 10:19:50 浏览: 21
### YOLO 训练过程中遇到 `ImportError: DLL load failed` 错误解决方案
在 Windows 系统环境下进行 YOLO 模型训练时,可能会遭遇 `ImportError: DLL load failed while importing _ext: 找不到指定的模块` 的错误。这类问题通常由依赖库未能正确加载引起。
#### 1. 更新 SciPy 安装
当面对 `_ufuncs` 导入失败的情况,建议重新安装或更新 SciPy 库至最新版本以确保兼容性[^1]。可以尝试通过以下命令来完成:
```bash
pip install --upgrade scipy
```
如果上述操作仍无法解决问题,则考虑卸载现有版本并彻底清除缓存后再重试安装新版本。
#### 2. 调整批处理大小 (Batch Size)
对于某些特定硬件配置,在高 batch size 下可能出现内存不足或其他资源限制引发的问题。降低 batch size 至较小数值如 1 或者 2 可能会缓解此类状况的发生[^2]。调整方式如下所示:
```python
python train.py --data data/yolov5obb_demo.yaml --imgsz 1280 --device 0 --cfg models/yolov5x.yaml --batch-size 2
```
#### 3. 修改数据加载器设置
Windows 平台下多线程支持存在局限性,因此将 num_workers 设置为 0 来禁用多进程模式有助于避开潜在冲突;同时适当减少每次迭代读取的数据量也能减轻系统负担[^3]。具体做法是在代码中查找 DataLoader 配置部分做相应改动:
```python
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
dataset=train_dataset,
batch_size=1, # 将此值设为更小
shuffle=True,
num_workers=0 # 关闭多线程选项
)
```
#### 4. 编译自定义扩展模块
针对 `nms_rotated_ext` 这样的 C++/CUDA 插件编译失败情况,需确认已按照官方文档指引完成了所有前置条件准备,并且使用合适的工具链来进行本地构建工作。特别是对于 Windows 用户来说,可能还需要额外安装 Visual Studio Build Tools 和 CUDA Toolkit 等开发组件[^4]。执行下列指令可触发插件重建过程:
```bash
cd path/to/nms_rotated/
python setup.py build develop
```
以上措施综合运用往往能够有效应对大多数因动态链接库缺失而导致的导入异常现象。不过值得注意的是,不同项目间可能存在细微差异,故而实际操作时还需参照各自项目的具体说明文件做出针对性调整。
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