无法导入预训练YOLOv8模型求助：本地Jupyter运行Kaggle代码报错

核心解决步骤 #

1. 清除错误缓存的权重文件 #

YOLOv8默认将权重缓存到以下路径，直接删除对应目录下的模型文件，强制触发重新下载：

• Windows：C:\Users\<你的用户名>\.cache\ultralytics
• macOS/Linux：~/.cache/ultralytics

2. 手动下载权重并指定加载路径 #

若自动下载持续失败，直接从Ultralytics官方渠道下载对应模型权重（如yolov8n.pt），然后在代码中指定本地绝对路径加载：

from ultralytics import YOLO

# 替换为你本地权重文件的实际路径
model = YOLO("/Users/xxx/Downloads/yolov8n.pt")

3. 修复网络下载问题 #

如果是网络访问受限导致下载失败，可在代码开头添加环境变量配置国内加速源：

import os
# 开启国内镜像加速权重下载
os.environ['PYTORCH_TRUSTED_REGISTRY'] = 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/'

同时确保本地网络可正常访问GitHub（YOLOv8权重托管在GitHub Release）。

4. 检查并更新Ultralytics版本 #

不同版本的YOLOv8对权重加载逻辑可能存在差异，先查看当前版本：

import ultralytics
print(ultralytics.__version__)

若版本过旧，执行更新命令：

pip install --upgrade ultralytics

5. 查看详细错误日志 #

开启verbose模式获取具体报错信息，精准定位问题：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt', verbose=True)

根据日志提示判断是文件损坏、路径错误还是网络连接问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Belief