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搭建虚拟环境对于复现码时尤为重要,以确保本地环境与码运行环境相匹配,避免代码因环境冲突而无法正常运行。
配置时需选择与自身系统兼容的IDE(如pycharm IED community)与深度学习环境工具(如ubuntu 18.04与Anaconda)。
在pycharm中打开项目,通过左上角菜单找到“设置(settings)”,在项目列表中选择对应项目,点击“python解释器”进行配置。
在解释器列表最右端点击“+”添加新解释器,确保在“解释器位置”中选择“venv”文件夹,避免虚拟环境创建失败。选择是否勾选“集成全局站点包”,决定是否继承已有安装包,如需干净环境可不勾选。
点击“确定”后,系统将开始创建虚拟环境,待提示创建完成即可在项目中发现基本的环境包列表,需自行安装所需扩展包。
在pycharm下方的终端开启虚拟环境,终端前将有“(venv)”字样,此时即可在该环境中安装所需包。例如,输入“pip install numpy”命令安装numpy包。
若需批量安装包,可将所有所需包及其版本信息整理至一个名为“requirements.txt”的文件中。在终端输入“pip install -r requirements.txt”命令,即可一次性安装所有包,简化操作流程。
在安装过程中,若速度较慢,可考虑修改pip源以优化下载效率,如选择使用国内镜像源。
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搭建虚拟环境对于复现码时尤为重要,以确保本地环境与码运行环境相匹配,避免代码因环境冲突而无法正常运行。
配置时需选择与自身系统兼容的IDE(如pycharm IED community)与深度学习环境工具(如ubuntu 18.04与Anaconda)。
在pycharm中打开项目,通过左上角菜单找到“设置(settings)”,在项目列表中选择对应项目,点击“python解释器”进行配置。
在解释器列表最右端点击“+”添加新解释器,确保在“解释器位置”中选择“venv”文件夹,避免虚拟环境创建失败。选择是否勾选“集成全局站点包”,决定是否继承已有安装包,如需干净环境可不勾选。
点击“确定”后,系统将开始创建虚拟环境,待提示创建完成即可在项目中发现基本的环境包列表,需自行安装所需扩展包。
在pycharm下方的终端开启虚拟环境,终端前将有“(venv)”字样,此时即可在该环境中安装所需包。例如,输入“pip install numpy”命令安装numpy包。
若需批量安装包,可将所有所需包及其版本信息整理至一个名为“requirements.txt”的文件中。在终端输入“pip install -r requirements.txt”命令,即可一次性安装所有包,简化操作流程。
在安装过程中,若速度较慢,可考虑修改pip源以优化下载效率,如选择使用国内镜像源。