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深度学习中项目的环境配置与依赖下载

2025/3/16 23:12:55 来源:https://blog.csdn.net/weixin_70673823/article/details/146190821  浏览:    关键词:深度学习中项目的环境配置与依赖下载

 

        PyPI · The Python Package Index 是 Python Package Index(PyPI)的官方网站,它是 Python 编程语言的软件仓库,主要有以下作用:

  • 查找软件包:为 Python 开发者提供了一个集中查找各类软件包的平台。开发者可以在其中搜索满足不同开发需求的工具、库等,涵盖数据处理、机器学习、Web 开发等诸多领域,比如查找用于数据分析的 pandas 库,用于构建 Web 应用的 Flask 框架等。
  • 安装软件包:方便开发者安装由 Python 社区开发和共享的软件。借助 pip 工具(Python 包管理工具),开发者能直接从 PyPI 快速安装所需软件包到本地开发环境,例如执行pip install requests就能安装用于 HTTP 请求的 requests 库,无需手动下载和配置。
  • 发布软件包:软件包作者可将自己开发的 Python 代码通过 PyPI 进行分发。作者按照一定规范将代码打包后发布到 PyPI,其他开发者就能轻松获取和使用,利于代码的传播与复用。

 

        不同的项目需要的环境和包(甚至Python版本)可能不一样,因此,在拿到一个项目之后,首先要关注的就是这个项目所需要的环境和各种包。以Pycharm+Anaconda虚拟环境为例,完成对项目的环境配置和依赖下载。

1、打开或新建项目

        首先,打开Pycharm,在‘文件’菜单选择‘打开’,找到项目在本地的具体位置并打开文件或项目(如项目已存在,不存在则先创建一个项目)。打开单个文件是选择单个文件,打开一个项目则是选择一整个文件夹(一个项目可能有多个文件)。不同版本Pycharm的操作可能略有差异。

         之后接连弹出两个提示:是否信任该项目,以及选择是在当前窗口打开还是在新的窗口打开。

2、检查所需环境和包

        项目打开之后,先检查需要的环境和包。可以通过以下几种方式检查:

  • 双击打开项目中的程序文件,代码中出现红色波浪线的地方(尤其是程序的开头)
  • 点击左下角感叹号的‘问题’,可以自动检查当前程序的错误、警告和提示。
  • 直接尝试运行程序,查看报错
  • 查看项目的说明文档或requirements.txt文件

        这些方法都可以查看项目所需要的环境和各种包。

3、为项目配置环境

        首先打开左上角‘文件’—->‘设置’—>'项目‘—>’Python解释器‘,在下拉中找到需要的Python解释器(或者说虚拟环境):

         若下拉中没有找到想要的虚拟环境,则点击’全部显示‘,并点击左上角加号,添加解释器,或者点击上图右边的’添加解释器:

        随后,在添加解释器界面,‘选择现有’ ,类型选择‘Conda’,在‘环境’选项下拉找到需要的环境(这里假设之前已经在Anaconda中创建好了环境):

 点击‘确定’—>'应用‘即可。

4、安装项目所需要的各种包

        上面第三步已经为项目配置了自己创建的虚拟环境,接下来就是要在这个虚拟环境中安装一下项目是需要的各种包。

        1、首先打开Anaconda Prompt终端,默认初始化应该是在Base环境下,需要转到项目所在的虚拟环境中,使用Conda命令:

conda activate env_name

其中,env_name是该虚拟环境的名称,是创建虚拟环境时自己定义的名字。

        2、执行1后即进入了该虚拟环境,然后就可以在这个环境中安装各种包了。

  • 使用Conda命令:
conda install package_name

其中,package_name是包的名字,如matplotlib,pandas等。如果提示没有找到这个包,可能是conda命令有问题,在搜索引擎搜索一下。

  • 除了使用Conda命令,还可以使用pip命令来安装各种包:
pip install package_name

 依次完成所有需要的包的安装即可。

特殊情况:如果项目中有requirements.txt文件,可以一次性安装所有需要的包,而不用一个一个安装。

        一种方法是 直接在Pycharm中双击打开requirements.txt文件,Pycharm自动检测所需要安装的包并提示安装,只需按照提示安装即可。

        一种方法是使用Anaconda。还是在项目所在环境中,使用cd命令跳转至requirements文件所在位置:

cd requirements_add

其中,requirements_add是requirements,txt文件的地址,如C:\Users\liang\Desktop\project_name

然后,使用pip命令一次性安装所有需要的包:

pip install -r requirements.txt

回车后会检测当前环境中还缺少requirements.txt中的哪些包,并一次性全部安装。

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