运行UNet训练代码时出现from ._nnls导入nnls的DLL加载失败报错

你写在训练脚本里的from ._nnls import nnls本身就是完全不符合Python导入规范的错误语句：这是scipy库内部的相对导入写法，只能在scipy自己的包文件里用，你直接把这行粘到自己的顶层训练脚本里，会触发Python导入解析的路径错位，连带加载错误路径下的编译二进制文件，最终抛出“DLL加载失败找不到指定模块”的报错——哪怕你所有Python、依赖都是64位、全量做过conda更新，这个错误导入本身就是触发问题的核心诱因。

分步骤解决操作 #

• 第一优先级：删除冗余错误导入
  整个UNet训练流程根本不需要用到nnls（非线性最小二乘求解）逻辑，这行是复制代码时误粘贴进来的，直接把脚本里的from ._nnls import nnls整行删掉，90%的这类报错会直接消失。
• 如果你后续确实需要用到nnls功能，替换成官方规范的导入写法
  不要用相对导入，改成公开接口的导入路径：

  from scipy.optimize import nnls
  

  替换后如果还是报DLL加载失败，不要用conda update --all做全量更新（这个操作经常会造成不同包的二进制依赖版本错位，比如scipy依赖的OpenBLAS、MKL库版本和scipy本身不匹配，明明都是64位还是会报找不到模块），直接手动重装匹配版本的scipy：

  # 先彻底卸载现有scipy
  pip uninstall scipy -y
  # 安装经过验证的稳定兼容版本，避开容易出现二进制问题的最新开发版
  pip install scipy==1.11.4
  

• Windows平台额外排查：补全VC运行库
  Windows环境下，scipy、PyTorch这类带本地编译二进制的库，哪怕所有包都是64位版本，只要缺少对应版本的Visual C++ 2015-2022 64位可再发行包，就会触发“找不到指定模块”的DLL错误，直接安装对应版本的运行库即可解决，不需要调整Python环境变量。
• 导入链路验证
  所有调整完成后，先在Python交互窗口逐行执行导入验证，定位真正的问题环节，再跑训练脚本：

  import scipy
  from scipy.optimize import nnls
  import albumentations as A
  import torch
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者smriti