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
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 Prompt2.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。
Anaconda ＞ Windows+Anaconda迁移到另一个硬盘_anaconda整体迁移另一个盘_我发在否的博客-CSDN博客
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