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  • 问题说明 因为工作原因,需要安装...可是发现虚拟环境在anaconda的Prompt中可以运行,但是在pycharm或者VScode中都不能应用,错误提示:找不到指定的模块。甚至连numpy等基本库都不能使用。网络上给出的解决方案大多...

    问题说明

    因为工作原因,需要安装fbprophet第三方库。但是因为公司网络管理的原因,始终不能成功。在多方尝试之下终于成功解决了网络代理问题,并在anaconda中创建了fbprophet的虚拟环境。可是发现虚拟环境在anaconda的Prompt中可以运行,但是在pycharm或者VScode中都不能应用,错误提示:找不到指定的模块。甚至连numpy等基本库都不能使用。网络上给出的解决方案大多是在pycharm设定编译器的位置,也就是“python.exe”的位置。但是这种做法根本不能解决问题。

    解决方案

    这个问题的关键是环境变量的设定。启动anaconda的prompt会自行修改系统的环境变量,不仅仅是PATH,还会增加许多anaconda的变量。而正常启动pycharm与VScode时这些环境变量是不会添加到环境变量中的。所以解决问题的方法就是如何添加环境变量。其中经测试只需要在PATH中添加如下几个环境变量就可以

    C:\Users\s00519336\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\stan_env;
    C:\Users\s00519336\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\stan_env\Library\mingw-w64\bin;
    C:\Users\s00519336\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\stan_env\Library\usr\bin;
    C:\Users\s00519336\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\stan_env\Library\bin;
    C:\Users\s00519336\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\stan_env\Scripts;
    C:\Users\s00519336\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\stan_env\bin;
    

    注意:环境变量一定要添加在PATH的起始位置。
    方法一共有三种:

    方法一:

    在conda的Prompt中进入虚拟环境,并在Prompt中打开Pycharm或者VScode(应用命令行的方法)。因为Prompt在启动中已经设置了环境变量,所以不需要对环境变量再做操作。

    方法二:

    修改系统环境变量。再设置中搜索环境变量,修改用户的PATH变量。注意添加在PATH的开始位置。这种方法影响很大,因为在其它使用python的场合下,也会优先从这些目录中查找python的包与可执行文件。每次应用于不同的项目都需要更改PATH,所以不推荐。

    方法三:

    在Pycharm中的Run-> Edit Configrations中设定Environment variables,添加一个变量,例如取名‘specific_path’,将之前的几个目录加入其中。然后在运行的程序中添加一段指令

    import os
    dir1 = os.environ['specific_path']
    dir2 = os.environ['PATH']
    dir = dir1+';'+dir2
    os.environ['PATH']=dir
    

    指令含义是在程序运行前将虚拟环境的路径添加到系统环境变量PATH中。

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  • 我先是用conda 创建了一个虚拟环境,然后在这个环境里安装了mujoco_py,在这个环境下用python 可以import mujoco_py。 但是当我用pycharm打开这个环境,在python里import mujoco_py就会出错 检查了解释器也没...

    我先是用conda 创建了一个虚拟环境,然后在这个环境里安装了mujoco_py,在这个环境下用python 可以import mujoco_py。

    但是当我用pycharm打开这个环境,在python里import mujoco_py就会出错

    检查了解释器也没毛病,还能看到这个包,但是为什么引用不了??

     

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  • 说到底安装conda之后没有对他的修改权限,而我们创建虚拟环境这个文件其实保存在conda中,所以找到conda所在的文件夹,直接运行下面这个命令,对其文件夹下面的所有文件都有写入权限即可! sudo chmod -R 777 ...

     

    说到底安装conda之后没有对他的修改权限,而我们创建的虚拟环境这个文件其实保存在conda中,所以找到conda所在的文件夹,直接运行下面这个命令,对其文件夹下面的所有文件都有写入权限即可!

    sudo chmod -R 777 anaconda3
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  • Anaconda3虚拟环境创建PyCharm虚拟环境配置前言一、虚拟环境创建1. 常用的命令2. 虚拟环境创建过程二、 PyCharm环境设置 欢迎学习交流! 个人网站: https://zephyrhours.github.io/ 邮箱: zengf.hou@bit.edu....

    欢迎学习交流!
    个人网站: https://zephyrhours.github.io/
    邮箱: zengf.hou@bit.edu.cn

    声明: 有偿解答问题,可远程服务,欢迎邮件联系,一次服务费用1-10元不等,视问题难易而定,上不封顶,有意者联想,非诚勿扰;

    前言

    很多学习深度学习(Deep Learning)的朋友对python这个语言并不陌生,作为一门动态且面向对象的编程语言,它不但提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言。更是随着深度学习的流行,使其成为近年来一门流行的编程语言。Python虽然有很多的优势,但是其本身也有很多的限制,尤其是各种安装包之间的不兼容性,使得其在widows下环境配置成为一个非常让人头疼的问题,这对新手而言很不友好,笔者在学习python的过程中也是被虐千百次,这也是学习必经过程,不经风雨怎么见彩虹。下面进入正题,首先简单介绍一下 Python与Anaconda的区别:

    • 英文含义
      python 的英文含义【巨蟒,蟒蛇】,anaconda 的英文含义【水蛇,蟒蛇】;因为蟒蛇具有吞噬的能力,所以其含义就是要表明这门语言具有很好的兼容性,包容性;
    • 平台
      python在linux和MacOS系统下的环境配置及安装过程非常简单,但是其在window下环境的配置就不那么容易,随着版本的迭代,现在的python 3.x 已经可以在windows下进行快速安装,但是Python官方的安装包一般只是包括一些基础的环境,里面并没有各种需要的库文件,因此后期还是需要根据用户的不同需求进行配置,这就导致了windows环境配置的问题。Anaconda并不是python官方推出的,它是一个开源的Python发行版本,但是针对windows平台进行了优化 (当然在linux下也是可以使用的),其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大。但是这对初学者来说,尤其是使用window系统进行开发的用户而言是一件非常好的事情,这就免去的安装各种包的困扰。简单理解就是Anaconda是包含各种安装包的python的集成版本

    进行深度学习开发各种不同环境之间需要不同的安装版本,如果都是在基环境(base)下安装就会导致,在使用基于不同版本安装包写的程序时,各种bug频出。而anaconda下面的虚拟环境就很好的解决了这个问题,用户可以根据不同的任务环境创建各种不同版本的不同任务的环境,这些环境之间都是相互独立的,在启用不同任务的时候,只需要切换一下python环境就能快速解决。下面笔者分享自己使用anaconda创建虚拟环境和pycharm下虚拟环境配置的具体过程,以供参考!

    一、虚拟环境创建

    1. 常用的命令

    • 虚拟环境创建
    # 语法
    conda create -n your_env_name python=X.X    # your_env_name是创建的虚拟环境名称; X.X为创建的python版本
    # 示例
    conda create -n pytorch python=3.7  # pytorch就是创建的虚拟环境名称,根据需求自行更改;python=3.7为创建的环境是3.7版本的python
    
    • 激活虚拟环境
    # 语法
    conda activate your_env_name   # your_env_name是创建的虚拟环境名称;
    # 示例
    conda activate pytorch     # pytorch就是创建的虚拟环境名
    
    • 删除环境
    # 语法
    conda remove -n your_env_name --all     # your_env_name是虚拟环境名称
    # 示例
    conda remove -n pytorch --all          # pytorch就是需要移除的虚拟环境名称
    

    2. 虚拟环境创建过程

    1). 点击桌面的开始,找到自己的Anaconda中的 Anaconda Prompt(anaconda)
    在这里插入图片描述
    2). 在命令窗口创建需要的环境,具体命令如下
    在这里插入图片描述
    3). 激活环境变量
    在这里插入图片描述
    4). 安装相应包

    安装相关包的方法有三种,下面简单的介绍一下三种安装方法:

    • 方法一
      直接在该命令窗口采用conda 进行安装,与pip安装本质一样,只需要使用conda替代pip命令即可
      注意: 需要在 Anaconda Prompt(Anaconda3) 这个窗口下激活环境后进行安装,具体安装命令如下:
    conda install xxx
    
    • 方法二
      使用pip命令进行安装,这时需要首先使用cmd命令打开命令窗口,然后利用命令进行虚拟环境下,然后采用pip命令进行安装,具体安装如下:
    # 进入创建的虚拟环境
    cd D:\ProgramData\Anaconda3\envs\ITAA   # ITAA 为这里的虚拟环境,根据自己anaconda安装环境自行更改命令路径
    # 安装命令
    pip install xxx
    

    笔者示例:
    在这里插入图片描述

    • 方法三
      使用anaconda软件界面进行安装,具体操作如下:
      在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    注意: 这里的ITAA为创建的环境,跟前面的ISTAA,pytorch等都是创建的虚拟环境名称,因为该文章是在不同的电脑上完成的,所以截图中的虚拟环境不一致,这里仅供参考,读者在创建虚拟环境时根据自己创建的环境名称自行更改命令即可。

    进入之后可以看到环境下已经安装的各种包及相应版本,我们根据需求在搜索框中搜索需要安装的包,然后选中,点击 应用(“Apply”)按钮即可完成安装,
    在这里插入图片描述

    二、 PyCharm环境设置

    上面在虚拟环境创建后,讲述了三种安装相应库的方法,用户根据自身需求进行选择即可,下面介绍在Pycharm下如何设置并启用该虚拟环境,具体过程如下:

    1). 进入编译器环境,具体如下:File—Settings—Project—Python Interpreter
    在这里插入图片描述
    在python编译器下(python interpreter)下进行环境配置在这里插入图片描述
    旧版本的pycharm的➕在窗口的最下面,新版本的pycharm的➕在窗口的最上面(下面是当前最新的版本)
    在这里插入图片描述
    选择 创建的虚拟环境 所在的文件路径
    在这里插入图片描述
    在弹出窗口中找到创建的虚拟环境,一般虚拟环境在 Anaconda3—> envs 文件夹下面,然后进入创建的虚拟环境文件夹(这里是ITAA文件夹中),选中其中的编译器 python.exe,然后点击 OK 即可
    在这里插入图片描述
    然后就可以看到虚拟环境编译器所在路径
    在这里插入图片描述

    3). 添加完成虚拟环境之后,点击OK确认,就可以看到在python编译器选项窗口中多出了一个虚拟编译环境,选中虚拟环境,然后点击OK,就可以看到虚拟编译环境安装的相应的安装包。
    在这里插入图片描述
    最后点击OK,或者Apply即可完成虚拟环境的配置!
    在这里插入图片描述

    友情提示:

    利用python进行编程的朋友,尤其是学习深度学习的朋友,一定要注意各种安装包版本之间的兼容性,一般很多问题都是源于版本的不匹配造成的,因此建议大家不要采用最新的版本,尽量采用相对成熟的python版本及安装包版本进行安装,以免去不必要的麻烦!

    展开全文
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pycharm不能创建虚拟环境

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