Traceback (most recent call last): yolov8\

### 解决 Python YOLOv8 训练中的 `Traceback` 错误

当遇到与YOLOv8相关的Python错误时，通常可以通过检查特定依赖项及其版本来解决问题。对于提到的 `NotImplementedError: Could not run 'torchvision::nms'` 错误，这主要源于PyTorch版本不兼容的问题[^1]。

为了修复此问题，建议采取以下措施：

- **确认 PyTorch 版本**：确保安装的是最新稳定版PyTorch，并且该版本支持所使用的CUDA工具包版本。

- **更新 torchvision 库**：有时即使PyTorch本身是最新的，其附带的`torchvision`库可能不是最新的，尝试单独升级它：

  pip install --upgrade torchvision

另一个常见的问题是模块导入失败，如`ImportError: No module named utils.misc_utils` 或者 `No module named model`。这类错误通常是由于工作路径设置不当或是缺少必要的子模块造成的[^2]。

针对这种情况，推荐的做法有：

- 验证当前的工作目录是否包含了所有必需的源码文件；
- 将项目结构标准化，保证所有的自定义模块位于项目的根目录或已加入PYTHONPATH环境变量中；

至于TensorRT相关组件（uff, graphsurgeon, onnx_graphsurgeon），这些主要用于模型优化和转换，在部署阶段用于加速推理过程[^3]。不过它们一般不会直接影响到本地训练流程中的错误处理。

最后，如果是打算在像Jetson Nano这样的嵌入式平台上运行YOLOv8，则需特别留意平台特有的软件栈需求，比如通过创建虚拟环境中指定合适的Python解释器版本以及匹配的操作系统架构下的预编译二进制包来进行安装[^4]。