CUDA、PyTorch与YOLO集成报错求助：无法加载符号及DLL文件

1. 严格匹配PyTorch与CUDA版本 #

• 卸载当前PyTorch及相关组件：pip uninstall torch torchvision torchaudio -y
• 根据系统中安装的CUDA版本，选择对应版本的PyTorch进行安装。注意：编译OpenCV时使用的CUDA版本必须和PyTorch依赖的CUDA版本完全一致，否则会出现库符号冲突。

2. 修复CUDA与cuDNN的配置 #

• 检查系统环境变量：确保CUDA_PATH指向CUDA安装根目录，且CUDA_PATH\bin被添加到系统PATH的最前端（避免其他版本的CUDA库干扰加载）。
• 下载与CUDA版本匹配的cuDNN压缩包，解压后将其中bin、include、lib/x64目录下的文件，分别复制到CUDA安装目录对应的同名文件夹中，覆盖原有文件。

3. 解决cufftw64_11.dll加载问题 #

• 从CUDA安装目录的bin文件夹中找到cufftw64_11.dll，复制到报错路径中的PyTorch lib目录：C:\Users\MikailAkdeniz\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\torch\lib\。
• 若CUDA目录中无此文件，说明当前CUDA版本不兼容PyTorch要求，需更换为PyTorch指定的CUDA版本。

4. 清理OpenCV库冲突 #

• 卸载当前OpenCV：pip uninstall opencv-python opencv-contrib-python -y
• 重新安装与PyTorch CUDA版本兼容的OpenCV，若无需自定义编译功能，直接使用官方预编译版本即可。

5. 验证环境有效性 #

• 运行以下代码确认PyTorch CUDA功能正常：

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)

• 若输出True及正确的CUDA版本号，说明环境配置无误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mikail Akdeniz