(YOlov9) D:\YOLO\YO\yolov9-main>conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: unsuccessful initial attempt using frozen solve. Retrying with flexible solve. Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: /一直在转

时间: 2025-04-03 22:00:51 浏览: 45
从你的描述来看,`conda install` 命令在解决环境依赖时一直处于“转动”状态,这通常是由于以下原因之一导致的: ### 可能的原因分析 1. **网络连接问题** 如果 Conda 需要下载某些包而无法正常访问 PyTorch 或 NVIDIA 的镜像源,则可能导致长时间等待。 2. **版本冲突** 指定的 PyTorch、CUDA 和其他库之间的版本可能存在兼容性问题。Conda 正试图找到满足所有依赖项的解决方案,但如果不存在这样的组合,则会卡住。 3. **系统资源不足** 解决复杂的依赖关系需要一定的计算资源(如内存)。如果系统的 CPU 或 RAM 资源紧张,可能会显著延长此过程。 4. **缓存数据损坏** Conda 缓存的数据可能已损坏,导致其尝试反复解析错误信息。 --- ### 推荐解决办法 #### 1. 使用清华 TUNA 镜像加速安装 可以将默认的 Conda 渠道切换到国内清华大学开源软件镜像站以提高下载速度: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 然后再次运行命令。 #### 2. 尝试单独安装组件 一次性指定多个包及特定版本可能会增加复杂度,建议分步完成安装: ```bash # 安装 CUDA 版本的 PyTorch conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia # 确认是否成功后再继续后续步骤 python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` #### 3. 更新或重启 Conda 有时旧版 Conda 本身也可能是问题所在,可以通过更新修复潜在 bug: ```bash conda update conda ``` #### 4. 手动下载并本地安装 Whl 文件 若上述方法无效,可以直接前往 [PyTorch官网](https://pytorch.org/) 获取预编译好的 `.whl` 包,并通过 `pip` 进行安装。例如: ```bash pip install path_to_your_whl_file.whl ``` --- 如果你仍遇到困难,请提供更多细节以便进一步排查!
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Traceback (most recent call last): File "<frozen runpy>", line 198, in _run_module_as_main File "<frozen runpy>", line 88, in _run_code File "C:\Users\interesting\.conda\envs\yolov12\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\interesting\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 985, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\interesting\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 560, in predict return self.predictor.predict_cli(source=source) if is_cli else self.predictor(source=source, stream=stream) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\interesting\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\ultralytics\engine\predictor.py", line 190, in predict_cli for _ in gen: # sourcery skip: remove-empty-nested-block, noqa File "C:\Users\interesting\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 36, in generator_context response = gen.send(None) ^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\interesting\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\ultralytics\engine\predictor.py", line 268, in stream_inference self.results = self.postprocess(preds, im, im0s) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\interesting\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\ultralytics\models\yolo\detect\predict.py", line 22, in postprocess preds = ops.non_max_suppression( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\interesting\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\ultralytics\utils\ops.py", line 308, in non_max_suppression i = torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_thres) # NMS ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\interesting\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\torchvision\ops\boxes.py", line 41, in nms return torch.ops.torchvision.nms(boxes, scores, iou_threshold) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\interesting\.conda\envs\yolov12\Lib\site-packages\torch\_ops.py", line 1123, in __call__ return self._op(*args, **(kwargs or {})) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ NotImplementedError: Could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'CUDA' backend. This could be because the operator doesn't exist for this backend, or was omitted during the selective/custom build process (if using custom build). If you are a Facebook employee using PyTorch on mobile, please visit https://fburl.com/ptmfixes for possible resolutions. 'torchvision::nms' is only available for these backends: [CPU, Meta, QuantizedCPU, BackendSelect, Python, FuncTorchDynamicLayerBackMode, Functionalize, Named, Conjugate, Negative, ZeroTensor, ADInplaceOrView, AutogradOther, AutogradCPU, AutogradCUDA, AutogradXLA, AutogradMPS, AutogradXPU, AutogradHPU, AutogradLazy, AutogradMTIA, AutogradMeta, Tracer, AutocastCPU, AutocastXPU, AutocastMPS, AutocastCUDA, FuncTorchBatched, BatchedNestedTensor, FuncTorchVmapMode, Batched, VmapMode, FuncTorchGradWrapper, PythonTLSSnapshot, FuncTorchDynamicLayerFrontMode, PreDispatch, PythonDispatcher].

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