yolov8 OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。 Error loading "D:\conda\envs\yolov8\lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll" or one of its dependencies.

YOLOv8 加载 torch_python.dll 出现 WinError 1455 的解决方案
当在 Windows 环境下运行 YOLOv8 并尝试加载 PyTorch 的依赖库时，可能会遇到类似于 [WinError 126], [WinError 127], 或者 [WinError 1455] 这样的错误。这些错误通常表明动态链接库（DLL 文件）及其依赖项未能成功加载。
错误分析

WinError 1455: 此错误表示页面文件过小，无法满足当前操作系统的内存需求[^3]。
动态链接库（如 torch_python.dll）可能依赖于其他 DLL 文件或环境配置不正确。如果某些必要的依赖未找到，则会引发类似的错误[^2]。

以下是针对此问题的具体解决方法：

方法一：调整虚拟内存设置
由于 [WinError 1455] 是由系统虚拟内存不足引起的，可以通过增加页面文件大小来解决问题：

右键单击“我的电脑”，选择“属性”。
转到“高级系统设置” -> “性能”下的“设置”按钮。
切换至“高级”选项卡，在“虚拟内存”部分点击“更改”。
勾选“自动管理所有驱动器的分页文件大小”，或者手动分配更大的空间给页面文件（建议至少为物理内存的两倍）。
应用更改并重启计算机以使新设置生效。

方法二：重新安装 Microsoft Visual C++ Redistributable
有时，PyTorch 和其依赖项需要特定版本的 Microsoft VC++ Redistributable 支持。可以按照以下步骤操作：

下载最新版的 Microsoft Visual C++ Redistributable[^1]。
安装完成后，重启计算机以确保更新生效。

方法三：修复 Intel OpenMP 配置冲突
Intel OpenMP 的缺失可能导致类似 [WinError 127] 的错误发生。通过 Conda 渠道安装该组件可以帮助解决此类问题：
conda install -c anaconda intel-openmp
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上述命令将确保环境中存在兼容的 Intel OpenMP 版本。

方法四：验证 CUDA 工具链与硬件支持情况
即使选择了 CPU-only 版本的 PyTorch，仍需确认是否存在潜在的 GPU/CUDA 不匹配问题。执行以下检查：

使用 nvidia-smi 查看显卡驱动状态；
如果无需启用 GPU 计算功能，请明确指定仅使用 CPU 构建的 PyTorch 包：pip uninstall torch torchvision torchaudio
pip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu torchaudio===0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
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方法五：清理旧有依赖重试
残留的旧版本包或损坏的缓存也可能干扰正常工作流程。推荐采取以下措施清除历史数据后再行部署：

删除现有 Python 环境中的相关路径（例如删除 Anaconda 中对应目录下的 Lib/site-packages/torch 子树）；
创建全新的独立虚拟环境用于隔离测试目的；
按照官方文档指引完成最新的 YOLOv8 和 PyTorch 组件安装。

总结
综合以上几种方式能够有效应对因 DLL 缺失、依赖关系紊乱以及资源配额限制所造成的各类异常状况。实际应用过程中可根据具体表现形式逐一排查直至恢复正常运作模式。
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
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通过打印输出可进一步判断当前环境是否已妥善适配目标框架的需求。