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遇到 "No module named 'mmcv._ext'" 这个错误通常意味着你的 Python 环境中缺少 mmcv 库的扩展模块 _ext。mmcv（MMDetection 训练工具箱的核心库）通常依赖于 _ext 模块来提供一些高性能的操作，这些操作是用 C/C++ 实现的，并且需要编译才能使用。
以下是一些解决这个问题的步骤：
1. 确认 mmcv 是否已安装
首先确认 mmcv 库是否已经安装。你可以使用以下命令来检查：
pip show mmcv
如果命令返回了 mmcv 库的相关信息，说明已经安装。如果没有输出或者提示找不到 mmcv，则需要安装。
2. 安装 mmcv
如果 mmcv 没有安装，你可以使用以下命令来安装：
pip install mmcv
3. 安装 mmcv-full
如果 mmcv 已经安装但仍然遇到 _ext 模块的问题，你可以尝试安装 mmcv-full，因为它包含了预编译的扩展模块：
pip install mmcv-full
确保你安装的 mmcv-full 版本与你的 Python 环境、CUDA 版本以及其他依赖项相匹配。
4. 检查 CUDA 和 PyTorch 版本
mmcv 和 mmcv-full 需要与你的 CUDA 和 PyTorch 版本兼容。你可以使用以下命令来检查你的 CUDA 和 PyTorch 版本：
nvcc --version
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
如果你的 CUDA 和 PyTorch 版本与 mmcv-full 的版本不匹配，你需要安装一个与之兼容的版本。
5. 检查 Python 环境
确保你正在使用的 Python 环境是安装了 mmcv 的那个环境。如果你在多个 Python 环境中工作，请确保激活了正确的虚拟环境再执行安装命令。
6. 重新安装
如果上述步骤都无法解决问题，你可以尝试卸载 mmcv 并重新安装 mmcv-full：
pip uninstall mmcv
pip install mmcv-full
7. 手动编译安装
如果预编译的版本不匹配，你可以尝试从源代码编译安装 mmcv-full。这通常需要确保你的系统已经安装了必要的编译工具和依赖库：
pip install -v mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/nightly/index.html
确保替换 URL 中的 cu113 为你所使用的 CUDA 版本。
8. 检查安装日志
如果你是从源代码编译安装的，检查安装过程中的输出信息，以确定是否有任何编译错误或警告。
9. 使用 Conda (如果适用)
如果你使用的是 Anaconda 或 Miniconda 环境，你可以直接通过 Conda 安装 mmcv 或 mmcv-full：
conda install -c openmmlab mmcv-full
结论
通过上述步骤，你应该能够解决 "No module named 'mmcv._ext'" 的问题。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息以便进一步诊断问题。