Error loading "C:\Users\lenovo\miniconda3\envs\yolov7\lib\site-packages\torch\lib\cudnn_cnn_infer64_8.dll" or one of its dependencies.

根据提供的引用内容，你遇到的问题是加载"cudnn_cnn_infer64_8.dll"或其依赖项时出错。这通常是由于缺少或损坏的文件引起的。解决此问题的一种方法是重新安装或修复相关的软件包。以下是一些可能的解决方案：

1. 检查CUDA和cuDNN版本：确保你的CUDA和cuDNN版本与你的PyTorch版本兼容。你可以在PyTorch官方网站上找到兼容性矩阵。

2. 重新安装PyTorch：尝试重新安装PyTorch，确保使用正确的版本和正确的安装步骤。你可以使用conda或pip重新安装PyTorch。

3. 检查环境变量：确保你的环境变量正确设置。特别是，确保CUDA和cuDNN的路径正确添加到PATH环境变量中。

4. 检查文件完整性：检查"cudnn_cnn_infer64_8.dll"文件是否存在，并确保它没有损坏。如果文件丢失或损坏，你可以尝试从官方网站重新下载并替换它。

5. 更新显卡驱动程序：确保你的显卡驱动程序是最新的版本。你可以从显卡制造商的官方网站下载并安装最新的驱动程序。

请注意，这些解决方案可能因个人情况而异。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

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Error loading "C:\Users\86173\.conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\lib\cudnn_adv_infer64_8.dll"

"Error loading "C:\Users\86173\.conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\lib\cudnn_adv_infer64_8.dll"是因为缺少cudnn_adv_infer64_8.dll文件导致的加载错误。cudnn_adv_infer64_8.dll是用于深度学习库PyTorch的一部分，它提供了高性能的神经网络推断功能。要解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：

1. 确保你的环境中安装了正确版本的PyTorch和cudnn库。你可以通过重新安装PyTorch和cudnn来修复缺失的dll文件。

2. 检查你的环境变量是否正确配置。你可以检查环境变量中是否包含了PyTorch和cudnn的安装路径。

3. 如果你使用的是GPU版本的PyTorch，确保你的显卡驱动程序已经正确安装并且与PyTorch兼容。

4. 如果以上方法都无效，你可以尝试重新安装整个Anaconda环境，包括PyTorch和cudnn。

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

根据引用内容，报错信息"页面文件太小，无法完成操作"表示由于页面文件大小限制而无法完成操作。这通常是因为系统的虚拟内存不足所导致的。页面文件是操作系统用来管理内存的一部分，当物理内存不足时，操作系统会将部分数据从内存转移到硬盘上的页面文件中。

根据引用内容，如果你的Anaconda安装在D盘，而报错信息中提到的文件路径是"D:\conda\conda\envs\yolov8\lib\site-packages\torch\lib\shm.dll"，则可能需要给D盘分配更多的虚拟内存。

解决此问题的方法之一是增加系统的虚拟内存大小。以下是一种可能的解决方法：

1. 首先，右键点击“此电脑”（或“我的电脑”），选择“属性”。
2. 在系统属性窗口中，选择“高级系统设置”。
3. 在系统属性对话框中，切换到“高级”选项卡，并点击“性能”部分中的“设置”按钮。
4. 在“性能选项”窗口中，切换到“高级”选项卡，并点击“更改”按钮。
5. 在“虚拟内存”窗口中，取消选中“自动管理所有驱动器的分页文件大小”。
6. 选择D盘，点击“自定义大小”选项，并输入较大的初始大小和最大大小（可以根据需要进行调整）。
7. 点击“设置”按钮，然后点击“确定”关闭所有打开的对话框。
8. 最后，重新启动计算机以使更改生效。

通过增加虚拟内存大小，系统将有更多的空间用于处理内存不足的情况，从而解决报错信息中提到的问题。

请注意，这只是一种可能的解决方法，如果问题仍然存在，可能需要进一步检查系统配置和安装环境。建议你查阅操作系统和Anaconda的文档或在相关技术社区中寻求帮助。