YOLOV8报错:NotImplementedError: Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘ backen

已于 2025-04-13 16:50:42 修改
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文章标签： YOLO python linux
于 2025-02-19 15:39:47 首次发布
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一、具体报错内容：

二、解决方法：

1.在终端中输入查看已下载的库：

pip list

输出结果：

发现torchvision版本出错

2.在终端输入以下代码删除错误版本的库

 pip uninstall torch torchvision torchaudio

3.依次尝试下列三个代码并运行，若继续报错则卸载尝试下一个

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

下载链接源于：Start Locally | PyTorch

我使用的是第三个，下载完成之后一定要检查这三个库的版本是否都是同一个cuxxx的版本！！！（如果遇到下载第三个，最后torchvision的cu版本与其他两个库的cu版本不一致，可以卸载，然后再次下载，我是这么解决的）

下载完成后可以直接看到或者用pip list查看

4.此时使用pip list可以看到三个都是相同的cuxxx版本 ，这样就可以使用GPU训练而非CPU

洋葱7
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成功解决：NotImplementedError: Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘ backend.
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成功解决：NotImplementedError: Could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'CUDA' backend.
NotImplementedError: Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘ backend.
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02-23 803
看b站小土堆视频运行YOLOv5报错，百度查说是pytorch和torchvision版本不对应等问题，但我自己检查是对应的，所以不知道如何解决这个异常。后来看到是因为我的torchvision安装的是cpu版本，而torch是cuda版本的。找到对应版本的torchvision下载。下载完放入anaconda的envs文件夹下，然后进行本地下载。
解决：Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘ backend
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小老板_BK
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发现torchvision使用的是0.21.0+cpu版本的，使用CPU导致无法运行nms函数。重新按照CUDA版本的torchvision即可解决。在使用CUDA运行YOLOE模型时报错。
深度剖析问题：Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘ backend.
Flying Bulldog 的博客
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（2）根据后台提示的信息，分析源码，进行问题的解决，下面是解决问题的过程：分析代码行：return torch.ops.torchvision.nms(boxes, scores, iou_threshold)，ctrl + 鼠标左键点击 nms，进入到下一个文件，截图如下图所示：在函数nms内部做一个标志（print(22222222222222)），观察能否调用函数nms，经测试发现没有调用函数nms。
NotImplementedError: Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘ backend. 错误纠正
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但是NotImplementedError: Could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'CUDA' backend这个错误是由cup版本的torchvision引起的，我看了好多博主说是torch与torchvision版本不对的报错，接下来我说下我是怎么处理的。cu121表示cuda的版本号，我记得我的是12.2没有可以直接用121也行，进入这个页面，ctrl+f就可以自己搜到自己的版本号了。查看自己的版本号，右上角有个。
Could not run ‘torchvision::nms‘ .. from the ‘CUDA‘ backend 原因分析和解决
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报错的直接原因是torchvision库中的文件： ... python311\Lib\site-packages\torchvision\ops\boxes.py 第41行，然后pip install torchvision-0.17.1+cu121-cp311-cp311-win_amd64.whl 即可。因此我下载的whl文件是 torchvision-0.17.1+cu121-cp311-cp311-win_amd64.whl。其中cuda版本可以比官方的版本高，可以不用强制要求一样。
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一、 Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘ backend解决方法.
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06-17 2442
方法一：上述链接中内容比较详细，我这里简要提一下，在第一步框选的路径下，创建新的文件夹，内容放在文章末尾，然后命名xx（随意），然后在上图return返回值部分，改为 return xx.nms就行了（但是我自己的这样改，还是报错，没有找到声明，我不知道如何解决qaq，浪费了n小时时间，所以有了第二个方案）lt = torch.max(boxes1[:, None, :2], boxes2[:, :2]) # [N,M,2] # N中一个和M个比较；# 得分最大框对应的索引, 以及对应的坐标。
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本文描述了关于Pytorch的报错“NotImplementedError: Could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'CUDA' backend.”并提供了解决方案。
彻底解决NotImplementedError: Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘ backend.
xiaohuoma7620的专栏
07-22 2503
这样就不会出现torchvision::nms 和 torchvision::roi_align等问题了，一劳永逸。把上面的版本号替换为自己想要的版本，注意-f参数之后的网址中的cu118替换为自己的cuda版本。安装的是torchvision torchaudio。
[YOLOv8] 问题分析和解决 - NotImplementedError: Could not run ‘torchvision::nms‘ ...from the ‘CUDA‘ backend
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本文分析并解决了使用YOLOv8+Cuda训练数据集时抛出的错误 “NotImplementedError: Could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'CUDA' backend. ”
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小白初学YOLOv8 NotImplementedError: Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘ back
lpls_demon的博客
10-25 1111
在本地跑yolov8模型遇见的一个报错，查了网上很多说法是torch版本和cuda版本的问题，目前我的GPU cuda版本是12.1，之前用的torch 12.1和torchvision 0.16+cpu（当时没意识到torchvision版本不支持cuda）会报错。后续我降低了torch和torchvision的版本，分别是11.1和0.16+cu112，但还是会报错。在此记录一下，后续找到解决方法会更新。
NotImplementedError: Could not run 'quantized::conv2d.new' with arguments from the 'CPU' backend
01-22
### 解决方案 当遇到`NotImplementedError: Could not run 'quantized::conv2d.new' with arguments from the 'CPU' backend`错误时，通常是因为PyTorch Quantization模块中的某些功能尚未完全实现或存在兼容性问题。为了处理这个问题，可以采取以下措施： #### 方法一：确认库版本一致性 确保所使用的`torch`和`torchvision`版本一致且都支持所需的硬件加速器（如CUDA）。如果两者版本不匹配，则可能导致部分API调用失败[^3]。 #### 方法二：降级至稳定版 有时最新的开发分支可能引入了暂时性的bug或是未完成的功能特性。尝试回滚到更稳定的旧版本可能会解决问题。 #### 方法三：修改模型结构适应量化需求 对于特定的操作符（例如卷积层），可以在执行前先解除量化(`dequant`)，完成运算后再重新应用量化(`quant`)。这可以通过自定义子类化的方式实现: ```python import torch.nn as nn from torch import quantization class CustomConv2d(nn.Conv2d): def forward(self, input_tensor): # 去除输入张量上的量化属性 deq_input = self.dequant(input_tensor) # 执行标准的浮点数计算流程 float_output = super().forward(deq_input) # 将结果再次转换为量化形式返回 return self.quant(float_output) ``` 上述方法通过绕过直接对已量化的数据进行操作来规避潜在的技术难题[^2]。 #### 方法四：更新最新补丁 开发者社区经常发布修复此类问题的小型更新。保持软件栈处于最新状态有助于获得更好的性能和支持水平。 ---
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