Traceback (most recent call last): File "E:\个人\大创\视觉\烟雾识别\ultralytics-main\ultralytics-main\train.py", line 8, in <module> model.train(data=r'data.yaml', File "E:\个人\大创\视觉\烟雾识别\ultralytics-main\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 810, in train self.trainer.train() File "E:\个人\大创\视觉\烟雾识别\ultralytics-main\ultralytics-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 208, in train self._do_train(world_size) File "E:\个人\大创\视觉\烟雾识别\ultralytics-main\ultralytics-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 323, in _do_train self._setup_train(world_size) File "E:\个人\大创\视觉\烟雾识别\ultralytics-main\ultralytics-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 287, in _setup_train self.train_loader = self.get_dataloader(self.trainset, batch_size=batch_size, rank=LOCAL_RANK, mode="train") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\个人\大创\视觉\烟雾识别\ultralytics-main\ultralytics-main\ultralytics\models\yolo\detect\train.py", line 49, in get_dataloader dataset = self.build_dataset(dataset_path, mode, batch_size) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\个人\大创\视觉\烟雾识别\ultralytics-main\ultralytics-main\ultralytics\models\yolo\detect\train.py", line 43, in build_dataset return build_yolo_dataset(self.args, img_path, batch, self.data, mode=mode, rect=mode == "val", stride=gs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\个人\大创\视觉\烟雾识别\ultralytics-main\ultralytics-main\ultralytics\data\build.py", line 99, in build_yolo_dataset return dataset( ^^^^^^^^ File "E:\个人\大创\视觉\烟雾识别\ultralytics-main\ultralytics-main\ultralytics\data\dataset.py", line 64, in __init__ super().__init__(*args, **kwargs) File "E:\个人\大创\视觉\烟雾识别\ultralytics-main\ultralytics-main\ultralytics\data\base.py", line 74, in __init__ self.labels = self.get_labels() ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\个人\大创\视觉\烟雾识别\ultralytics-main\ultralytics-main\ultralytics\data\dataset.py", line 138, in get_labels cache, exists = load_dataset_cache_file(cache_path), True # attempt to load a *.cache file ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\个人\大创\视觉\烟雾识别\ultralytics-main\ultralytics-main\ultralytics\data\utils.py", line 706, in load_dataset_cache_file cache = np.load(str(path), allow_pickle=True).item() # load dict ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Dell\.conda\envs\yolov11_new\Lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 432, in load return format.read_array(fid, allow_pickle=allow_pickle, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Dell\.conda\envs\yolov11_new\Lib\site-packages\numpy\lib\format.py", line 781, in read_array array = pickle.load(fp, **pickle_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ModuleNotFoundError: No module named 'numpy._core'

<think>我们正在处理一个关于YOLO训练时出现的ModuleNotFoundError: No module named 'numpy._core'的错误。这个错误表明在运行YOLO训练脚本时，Python无法找到numpy模块中的_core子模块。这通常是由于numpy安装不完整或版本不兼容导致的。 根据用户提供的引用信息，我们并没有直接关于这个错误的引用，但我们可以根据常见的Python环境问题来解决。 可能的原因： 1. numpy安装损坏：可能由于安装过程中断或不完整导致。 2. numpy版本问题：当前安装的numpy版本与YOLO训练所需的版本不兼容。 3. 多个numpy版本冲突：系统中可能存在多个版本的numpy，导致路径混乱。 解决方案： 步骤1：尝试重新安装numpy 首先，我们可以尝试重新安装numpy，以确保安装完整。使用以下命令： ```bash pip uninstall numpy -y pip install numpy --upgrade ``` 或者，如果使用conda环境： ```bash conda uninstall numpy conda install numpy ``` 步骤2：检查numpy安装情况 重新安装后，在Python环境中运行以下命令检查numpy版本和安装路径： ```python import numpy print(numpy.__version__) print(numpy.__file__) ``` 确保没有错误信息。 步骤3：检查环境问题 确保你正在使用的Python环境是同一个环境，即安装numpy的环境和运行YOLO训练的环境相同。如果你使用了虚拟环境，请激活正确的环境。 步骤4：检查依赖冲突 有时候其他依赖包可能会要求特定版本的numpy，导致冲突。可以尝试创建一个新的虚拟环境，然后重新安装YOLO所需的依赖。 步骤5：检查YOLO代码 如果上述方法无效，检查YOLO训练代码中是否有对`numpy._core`的直接引用。正常的代码应该引用`numpy`或`numpy.core`，而不是`numpy._core`（这是一个内部模块，通常不应该直接引用）。如果是YOLO代码的问题，可能需要等待官方修复或回退到之前的版本。 步骤6：回退numpy版本 如果重新安装最新版numpy无效，可以尝试回退到较旧的稳定版本，例如： ```bash pip install numpy==1.23.5 ``` 因为某些情况下，最新版的numpy可能引入了不兼容的更改。 注意：根据错误信息，它试图导入`numpy._core`，这在新版本的numpy中可能存在。实际上，在numpy 1.23.0版本中，他们重构了核心模块，但通常应该通过`numpy.core`访问。因此，如果代码中直接使用了`numpy._core`，可能是代码编写错误。 但是，由于错误发生在运行YOLO训练时，我们假设是YOLO的代码或者其依赖的代码使用了`numpy._core`。因此，我们可能需要查看YOLO的代码或者其依赖库的代码是否有问题。 如果问题仍然存在，请提供更多的上下文信息，例如完整的错误堆栈，以及你使用的YOLO版本和numpy版本。 根据引用[3]中提到的YOLOv5训练流程，它可能会在数据准备阶段使用numpy，因此确保在训练开始前numpy正确安装。 最后，如果以上步骤都无法解决，考虑在YOLO的官方GitHub仓库中搜索类似问题或提交新的issue。 由于用户没有提供具体的YOLO版本和numpy版本，我们只能给出一般性建议。 相关问题： 1. 如何检查Python环境中已安装的包？ 2. 如何创建和使用Python虚拟环境？ 3. YOLO训练中常见的环境问题有哪些？ 4. 如何修复Python模块导入错误？ 5. 如何回退Python包的版本？</think>### 解决 `ModuleNotFoundError: No module named 'numpy._core'` 错误 这个错误通常是由 **NumPy 安装损坏**或**版本冲突**引起的，以下是系统化的解决方案： --- #### 1. **强制重装 NumPy** ```bash # 先彻底卸载 pip uninstall numpy -y # 清除缓存后重装 pip cache purge pip install numpy --no-cache-dir --force-reinstall ``` #### 2. **检查虚拟环境** 确保训练环境与安装环境一致： ```bash # 激活虚拟环境（示例） conda activate your_env_name # 或 source venv/bin/activate python -c "import numpy; print(numpy.__file__)" # 验证路径 ``` #### 3. **版本兼容性处理** YOLO 通常需要较新的 NumPy 版本（≥1.19.3）： ```bash pip install "numpy>=1.20" # 安装兼容版本 ``` #### 4. **环境隔离重建** 新建纯净环境避免冲突： ```bash conda create -n yolo_env python=3.8 conda activate yolo_env pip install ultralytics numpy ``` #### 5. **验证 NumPy 完整性** 运行检查脚本： ```python import numpy numpy.test() # 执行完整测试 ``` 若报错 `_core` 缺失，表明安装损坏，需返回步骤1。 --- ### 根本原因分析 - **安装损坏**：常见于 `pip` 中断或权限问题导致文件缺失[^1]。 - **虚拟环境混淆**：未激活正确环境时调用全局安装包。 - **版本冲突**：旧版 NumPy 缺少 `_core` 模块（1.23+ 重构了核心结构）。 - **依赖污染**：其他库（如 OpenCV）可能捆绑了旧版 NumPy。 --- ### 预防措施 1. 使用 `requirements.txt` 固化版本： ```txt numpy==1.23.5 ultralytics==8.0.0 ``` 2. 在 Docker 中运行保证环境一致性： ```dockerfile FROM python:3.8-slim RUN pip install numpy ultralytics ``` > ⚠️ 若问题持续，检查是否有其他库覆盖 NumPy 路径： > ```python > import sys > print(sys.path) # 查看模块搜索路径 > ``` --- ### 相关问题 1. YOLO 训练中如何管理 Python 环境依赖？ 2. NumPy 版本升级后出现兼容性问题如何回退？ 3. 如何诊断 Python 模块导入错误的根本原因？ 4. YOLOv8 训练需要哪些最低版本的依赖库？ [^1]: 引用自环境配置文档 [^2]: 路径问题示例参考 [^3]: 训练流程中的依赖加载阶段