1. 错误现象与根源分析
在使用yolov7等深度学习模型时，我们经常会利用gpu进行加速推理。当执行如python detect.py --weights yolov7.pt --conf 0.25 --img-size 640 --source inference/images/horses.jpg这样的命令时，如果遇到以下错误：
Traceback (most recent call last): File "C:\yolov7-gpu\detect.py", line 201, indetect() File "C:\yolov7-gpu\detect.py", line 97, in detect pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms) File "C:\yolov7-gpu\utils\general.py", line 713, in non_max_suppression i = torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_thres) # NMS File "C:\Users\aleja\anaconda3\envs\yolov7-gpu-env\lib\site-packages\torchvision\ops\boxes.py", line 41, in nms return torch.ops.torchvision.nms(boxes, scores, iou_threshold) File "C:\Users\aleja\anaconda3\envs\yolov7-gpu-env\lib\site-packages\torch\_ops.py", line 692, 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, QuantizedCPU, BackendSelect, Python, FuncTorchDynamicLayerBackMode, Functionalize, Named, Conjugate, Negative, ZeroTensor, ADInplaceOrView, AutogradOther, AutogradCPU, AutogradCUDA, AutogradXLA, AutogradMPS, AutogradXPU, AutogradHPU, AutogradLazy, AutogradMeta, Tracer, AutocastCPU, AutocastCUDA, FuncTorchBatched, FuncTorchVmapMode, Batched, VmapMode, FuncTorchGradWrapper, PythonTLSSnapshot, FuncTorchDynamicLayerFrontMode, PreDispatch, PythonDispatcher].
这个NotImplementedError明确指出torchvision::nms操作无法在CUDA后端运行。这通常不是因为操作本身不存在，而是因为当前的PyTorch安装没有正确地为CUDA后端编译或链接相应的库。其根本原因在于PyTorch的GPU优化高度依赖于特定的CUDA版本和驱动程序，如果PyTorch、CUDA Toolkit、cuDNN和GPU驱动之间的版本不兼容，或者PyTorch没有安装支持CUDA的版本，就会出现此类问题。
2. 环境检查与诊断
在尝试重新安装之前，首先需要确认当前环境的GPU和CUDA配置。
2.1 检查GPU驱动和CUDA Toolkit
确保您的NVIDIA GPU驱动程序已正确安装并处于最新状态。同时，检查是否安装了与PyTorch兼容的CUDA Toolkit。您可以通过在命令行运行nvidia-smi来查看GPU信息和CUDA版本（CUDA Version）。
2.2 检查PyTorch的CUDA支持
在Python环境中，可以运行以下代码片段来验证PyTorch是否识别到CUDA设备，以及其编译时所用的CUDA版本：
import torch
print(f"CUDA 是否可用: {torch.cuda.is_available()}")
if torch.cuda.is_available():
print(f"当前 CUDA 版本: {torch.version.cuda}")
print(f"cuDNN 是否可用: {torch.backends.cudnn.is_available()}")
print(f"GPU 名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
print(f"GPU 内存总量: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / (1024**3):.2f} GB")
else:
print("未检测到 CUDA 设备，PyTorch 将使用 CPU 运行。")如果torch.cuda.is_available()返回False，或者torch.version.cuda与您系统安装的CUDA Toolkit版本不匹配（例如，您系统安装了CUDA 11.8，但PyTorch显示为None或更旧的版本），那么问题很可能出在PyTorch的安装上。
3. 解决方案：正确安装PyTorch
解决此问题的关键在于按照官方推荐的方式，正确安装与您的GPU和CUDA Toolkit版本兼容的PyTorch。
3.1 卸载现有PyTorch
在安装新版本之前，建议先彻底卸载当前环境中已有的PyTorch及其相关包。如果您使用的是conda环境，可以执行：
conda uninstall pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda -y # 如果不是conda安装，尝试使用pip pip uninstall torch torchvision torchaudio -y
3.2 访问PyTorch官方安装指南
PyTorch官方网站提供了最权威、最准确的安装指令。访问 PyTorch Get Started Locally 页面。
在该页面，您需要根据以下信息选择正确的安装配置：
- PyTorch Build: 通常选择Stable（稳定版）。
- Your OS: 选择您的操作系统（Windows, Linux, macOS）。
- Package: 推荐使用Conda（如果已安装Anaconda/Miniconda）或Pip。
- Language: Python。
- CUDA: 这是最关键的一步。 选择与您系统上已安装的CUDA Toolkit版本最接近或完全匹配的选项。例如，如果您的nvidia-smi显示CUDA Version为11.8，则选择CUDA 11.8。如果您的GPU不支持CUDA（例如AMD GPU），或者您确实不想使用GPU，可以选择CPU版本。
选择完毕后，页面下方会生成一条具体的安装命令，例如：
# 示例：针对CUDA 11.8的conda安装命令 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
或
# 示例：针对CUDA 11.8的pip安装命令 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
3.3 执行安装命令
将生成的命令复制到您的终端或Anaconda Prompt中执行。确保在您希望安装PyTorch的Python虚拟环境中执行此命令。安装过程可能需要下载较大的文件，请耐心等待。
4. 验证安装与YOLOv7运行
安装完成后，再次运行第2.2节中的Python代码来验证PyTorch的CUDA支持是否已正确启用。如果torch.cuda.is_available()返回True，并且torch.version.cuda显示了正确的CUDA版本，那么恭喜您，PyTorch已正确配置。
现在，您可以再次尝试运行YOLOv7的detect.py命令：
python detect.py --weights yolov7.pt --conf 0.25 --img-size 640 --source inference/images/horses.jpg
此时，YOLOv7应该能够正常加载模型并利用GPU进行推理，不再出现NotImplementedError。
5. 注意事项与总结
- 环境隔离： 强烈建议使用Anaconda或Miniconda创建独立的虚拟环境来管理不同项目的依赖，以避免包版本冲突。
- 版本兼容性： PyTorch、CUDA Toolkit、cuDNN和GPU驱动之间的版本兼容性至关重要。始终参考PyTorch官方文档来确定推荐的兼容版本。
- 网络问题： 如果安装过程中下载缓慢或失败，可能是网络问题。可以尝试更换网络环境或配置镜像源。
- 系统路径： 确保CUDA Toolkit的bin目录已添加到系统的PATH环境变量中，尽管PyTorch通常能自行找到，但正确配置路径有助于避免潜在问题。
通过遵循上述步骤，您应该能够成功解决YOLOv7中遇到的torchvision::nms CUDA后端错误，确保您的深度学习项目能够充分利用GPU的计算能力。
