Python/Pycharm/Pytorch/Tensorflow/QT等安装的建议（安装/Bug解决统一存放此处）

目录：

1.Python/Anaconda/Pycharm系列安装

1.1安装Python（建议用Windows 10 环境安装，可能会少很多失败问题，而且同等硬件下运行比win7或win8快。）

安装python时，不必单独安装，可直接安装anaconda。速度快，日后省去很多麻烦。以下是安装时所用的文件列表及版本号，安装顺序为win10->Anaconda->Pycharm： 

 

Note：上述python-3.8.2文件夹可不用安装。整个重装系统/安装所需程序环境耗时约2~3小时。

1.2 Pytorch安装（为何要先创建虚拟环境再安装）

我们在做开发时可能会同时开发多个项目，这些项目可能会依赖于不同的python环境，比如有的用到3.6有的用到3.7，这时我们创建不同版本的python，放到虚拟环境中给不同的项目分别提供其所需要的版本，这样可以将各项目所用的环境隔离开不会相互影响。就算多个项目使用同一个版本的python，这时候还是需要创建conda虚拟环境的，比如一个项目用Pytorch开发，一个项目用TensorFlow开发，不同框架对python包依赖，对底层库的依赖是不同的， 此时可能会起冲突，比如安装Pytorch后再安装TensorFlow时可能会将Pytorch所用依赖更新，则会导致Pytorch无法运行。故创建虚拟环境是非常有必要的，它可以隔离各项目所需环境，让项目之间不会起冲突。

昨天很多错误、jupyter打不开，就是安装了太多乱七八糟的包导致的不匹配。然后也无从查找原因。以后运行不同类型的工程，要放在不同的虚拟环境中，这样包的版本才不会打架。

以下为创建虚拟环境并成功安装Pytorch，且运行chapter11中演示代码main.py的方法：

• 1 ，在 conda 中，创建了新的虚拟环境 Pytorch_transformer . （ 注意，创建时一定要指定 python 版本，否则后面环境中找不到 python.exe. 除非安装 pytorch 时会自带个 python3.10 ，但也得等安装完 pytorch 才能看见 ） [ 顺利 ]
• 2 ，激活 pytorch_transformer 虚拟环境中，执行 pytorch 官网的安装程序。 [ 顺利 ]
• 3 ，按照 enquirements 的要求继续在虚拟环境中安装包。visdom、fire、torchvision、 tqdm、ipdb [ 前四个顺利 ] ， git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master [ 不顺利 ] 。到 https://github.com/pytorch/tnt.git网站看了看，发现能登录，不能下载。然后用翻墙 代理上网就可 把代码下载下来后，手动安装到 pytorch_transformer 虚拟环境中 。（ cd 到 tnt 目录，然后输入 python setup.py install ） [ 顺利 ]
• ref ：https://blog.csdn.net/qq_44850232/article/details/123438966
• 4 ，在 pycharm 中，把 pytorch_transformer 虚拟环境引入进来。 [ 不顺利 ] 。先把隐藏文件夹去隐藏，再重启 pycharm 终于发现目标环境中的 python.exe.[ 顺利 ]
• ref: https://blog.csdn.net/qq_41737845/article/details/128252041
• 至此，所有要求的包，都在 pytorch_transformer 中安装完成，且没报错。
• 5 ，运行 main 函数下面新添加的的train(batch_size=128,pickle_path='tang.npz',lr=1e-3,epoch=1)语句。报错没有 fire 等模块，此时在 conda 中 pip install 对应模块即不报错。
• 6 ，正式运行 main 函数前，根据说明要打开python -m visdom.server。也成功，返回网址：(pytorch_transformer) You can navigate to http://localhost:8097
7.假如出现：conda路径出错时配置，参考 https:// blog.csdn.net/fuzekun/article/details/127796013
• conda 配置国内镜像首先使用 conda config 创建 .condarc 文件 ,.condarc 在 windows 下不会自动创建。所以使用这个创建。之后可以到 C:\user\{ 用户名 } 文件夹下查看。将下面的内容复制进去就行了。 channels:  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/show_channel_urls: truessl_verify: false12345678pip 配置国内镜像 # 配置清华 PyPI 镜像（如无法运行，将 pip 版本升级到 >=10.0.0 ） pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple12 如果国内镜像无法使用，国外镜像可以使用 pip config unset global.index-url 这个指令可以重置为国外的镜像 。

1.3 Tensorflow安装

tensorflow安装教程详解（Win10，CPU，Anaconda）_如何安装tensorflow_空空噜的博客-CSDN博客主要参考以上来安装tensorflow，按照上述方法创建新环境取名为tensorflow_cpu；安装好tensorflow；测试好tensorflow安装；配置好Pycharm的tensorflow环境；配置好jupyter的tensorflow环境；以下为执行过程中的个人心得Note:

1，如果安装好tensorflow后测试出现“在命令行中出现“import”不是内部或外部命令，也不是可运行的程序的情况。*原因： import 只能在python 环境下用在命令行中进入tensorflow环境后，要先键入python，进入python解释器，再import就可以正常运行了”

出错及修正代码如下：

• 
(tensorflow_cpu) C:\Users\Administrator>import tensorflow as tf
•'import' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
•(tensorflow_cpu) C:\Users\Administrator>python
•Python 3.7.13 (default, Oct 19 2022, 10:19:43) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
•Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
•>>> import tensorflow as tf
•>>> tf.__version__
•'2.9.1'

2：如果在pycharm中添加解释器时，按如下选择”已有环境”——添加(新建的环境)tensorflow_cpu文件夹内的python.exe即可。

3：如果在jupyter中使用tensorflow，如下：

安装完成后，直接输入jupyter notebook，即可进入jupyter notebook

 

QT系列

1.安装QT5.12.0

    为何是QT5.12.0，因为教材《Python Qt GUI与数据可视化编程》就是该版本来讲说，为了保持代码和教材的一致性。其下载地址：Index of /archive/qt/5.12/5.12.0

    安装文件下载需2.9G，其中按教材的勾选方法，MinGW 7.3.0/Qt Charts/Qt data visulizaiton/Qt creator 4.8.0 Debugger Support /MinGW 7.3.0 64 bit这五项需要选中。(注意/安装时间可能需要1小时或以上，留足时间)

【用该版本优点：1，有全套教程技术支持，如果教材满足你所有要求，即是最佳选择。  2,安装快，几乎不会有什么出错。（如安装5.15以上，出了错被卡了2~3天还没解决，因为太新，网上也没有很多修正bug的方案。）缺点：不够新】

2安装PyQt5 

直接用指令安装： pip3 install PyQt5

或更快的速度： pip3 install PyQt5 -i https://pypi.douban.com/simple 

一些小的功能实现：

1.如何将python将自己的代码封装成不可见源码的库？

参考以下文章：

python将自己的代码封装成不可见源码的库（生成pyd文件）

Note：其中执行时可能会报错：“error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required” 此时，打开conda输入界面，用管理员命令执行以下代码“conda install libpython m2w64-toolchain -c msys2”即是最佳方法，亲测有效。{ref:Microsoft Visual C++ 14.0 is required._哈哈哈，冲冲冲的博客-CSDN博客}

（有些在内网不能用pip或conda安装的，且无法安装visual studio 生成工具2022的，可以安装visual studio 15生成工具2017）

Note2：如果想用特定的python编译器来编译，比如conda中的虚拟环境python310，可以利用conda来取代powershell工具：

   step1，在conda中打开虚拟环境：activate python310，并且cd切换到源文件.py和setup.py的文件夹。

  step2，执行 python setup.py build_ext --inplace

即可。

Note：注意，生成的pyd文件是用特定python生成特定python版本的pyd，在引用时必须对应的python版本解释器才能发现。比如，如果你开发时是Python3.10。将文件打包发给小B，其版本是Python3.9，那么其在打开主程序执行时，会报错找不到pyd的文件。所以，如果让小B也能执行，必须同时将Python3.10和Python3.9的pyd也同时放进文件夹。

2，用pycharm调试程序，经常程序运行后既不报错，又出现一类奇怪的代码“Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)”

解决方案：可以在pycharm中进行设置来将具体的错误显示出来，以供调试。点击Run; 选择Edit Configurations。找到Emulate terminal in output console选中，然后点击“apply”, 点击“ok”

重新运行相关程序，这时代码中具体的错误就会被显示出来，就可以具体问题具体分析了。

3，如何将Python的文件打包成exe文件

利用pyinstaller模块，打开cmd窗口后，安装方式如下：普通速度:pip install pyinstaller  

极速：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyinstaller

当安装完成pyinstaller模块，在目标文件夹中打开cmd后，输入：

Pyinstaller -F -w 文件名.py

即可一条语句打包成功。

本文一步一步地教你如何将Python程序打包成exe文件—赶紧进来学习吧_程序员老华的博客-CSDN博客

4，如何下载库文件更快捷

conda config --show channels

pip源修改为国内镜像

国内镜像：

  阿里云  　　Simple Index 
  中国科技大学  　　Simple Index 
  豆瓣(douban) 　　Simple Index 
  清华大学 　　Simple Index 
  中国科学技术大学 　　Simple Index

修改源方法：

临时使用： 
　　可以在使用pip的时候在后面加上-i参数，指定pip源 

​pip install pytest -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

5，如何在虚拟环境中切换新环境？

创建
conda create --name yourEnv python=3.10

–name：也可以缩写为 【-n】，【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv 目录
python=3.10：是python的版本号。也可以指定为【python=3.6】，若未指定，默认为是装anaconda时python的版本.
若想要在创建环境同时安装python的一些包：
conda create -n yourEnv python=3.6 numpy pandas

若想在别人虚拟环境的基础上创建自己的环境：
conda create --name <yourEnv> --clone <baseEnv>

第二步：激活
windows ==> activate yourEnv

切换到新的环境

界面切换方法：

启动Anaconda Navigator->点击Enviorments->点击新建的环境->单击小箭头-> 选择Open Terninal

命令行切换方法:
1.打开 Anaconda Prompt
2.查看已有环境：conda info -e（注意*代表当前选择的环境）
3.切换环境：conda activate $环境名
4.取消环境：conda deactivate

删除环境：

# 第一步：首先退出环境
conda deactivate
 
# 第二步：删除环境
conda remove -n  需要删除的环境名 --all

在新环境下，利用pip 批量安装requirements.txt的环境。

pip install -r requirements.txt

#或指定加速源来安装，一般会更快，例如下面：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

C盘不够大，如何将Anaconda和虚拟环境envs迁移到其他盘？

剪切到新的地方，同时在原地方放置一个同名快捷方式即可。我的Anaconda为6G，envs为13.5G。移开后C盘空出20G。同样的，一般桌面的文件存储空间也可链接到其他盘，在桌面图片右击，默认地址改到其他盘即可。

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