yolov8运行时出现错误：ModuleNotFoundError: No module named 'numpy._core'

### YoloV8 运行时因缺少 `numpy._core` 模块导致的 `ModuleNotFoundError` 错误解决方案

#### 1. 确认 Python 和 Numpy 安装路径配置正确
当遇到 `Could not find platform independent libraries <prefix>` 的提示时，这通常意味着 Python 找不到所需的库文件。建议设置 `$PYTHONHOME` 环境变量指向正确的 Python 安装位置[^1]。

export PYTHONHOME=/path/to/python/installation

#### 2. 验证 Numpy 版本兼容性
如果使用的是 Anaconda 或者其他 Python 发行版，通过 pip 安装第三方包（如 NumPy）可能会引入版本冲突问题。特别是不同架构之间的差异可能导致 DLL 加载失败。确保本地机器上的操作系统位数与安装的软件包相匹配是非常重要的[^2]。

可以尝试重新安装特定版本的 NumPy 来解决问题：

pip uninstall numpy
pip install numpy==指定稳定版本号

#### 3. 调整工作目录结构以适应模型需求
对于像 PyTorch 这样的框架，在加载预训练好的神经网络权重之前，可能还需要保证当前项目的文件夹布局同原始项目完全相同。例如，如果你正在处理 V7 架构下的YOLO系列算法，则应创建相应的子文件夹来容纳必要的组件，比如 `models_v7` 文件夹用于放置自定义层实现或其他辅助函数[^3]。

针对 `ModuleNotFoundError: No module named 'numpy._core'` 的情况，除了上述措施外，还可以考虑以下几点：

- **清理缓存**：有时候旧版本残留的数据会影响新版本正常运作；执行命令清除 site-packages 下面所有关于 numpy 的东西后再重试。

    pip cache purge

- **虚拟环境隔离依赖关系**：利用 conda 创建独立于全局系统的 python 环境，并在此基础上单独管理各个项目的依赖项列表，从而减少跨项目间的干扰风险。

最后提醒一点，务必从官方渠道获取最新发布的安全补丁以及更新过的发行版本，以便享受更好的性能表现和服务支持。