ホームページ >バックエンド開発 >Python チュートリアル >condaを使用してPython仮想環境を構成する方法
次のように:
##ここに cmd と入力して Enter キーを押します
ここでは、hands3dtext という名前の環境を作成します。環境バージョンは 3.7.2 の初期環境ですconda create -n hands3dtext python==3.7.2
作成は次のように成功します:
2. 作成したばかりの仮想環境を構成します
conda activate hands3dtext
上に示すように、その前の括弧はアクティベーションが成功したことを示しており、この時点で仮想環境にいます。
その後、必要なパッケージとライブラリをすべてインストールできます。インストール前に、CPU バージョンをインストールするか、GPU バージョンをインストールするかを必ず確認してください。
ここでは、mediapipe をインストールする必要があります
注: mediapipe をインストールするには、まず opencv をインストールし、ターミナル
conda install opencv-contrib-python
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
次に、メディアパイプをインストールし、ターミナルを実行します。
conda install mediapipe
また、tqdm モジュールをインストールする必要があります (個人的なニーズに応じて) )
conda install tqdm
インストールが遅すぎると感じる場合は、国内ミラーソースに切り替えてインストールし、次のコマンドを実行してください
conda config --remove-key channels conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
pytorch のインストール (GPU バージョンと CPU バージョンのインストール)
次の点に注意する必要があります。ポイント:
1. インストール前に必ずグラフィック カードのドライバーを更新してください. 公式 Web サイトにアクセスして、対応するモデルのドライバー インストールをダウンロードしてください.
2. 30 シリーズのグラフィック カードのみ使用できます。 cuda11 バージョン3. 深層学習フレームワーク間で競合が発生しないように必ず仮想環境を作成してください
conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 # 注意这条命令指定Pytorch的版本和cuda的版本 conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly # CPU的小伙伴直接执行这条命令即可
pip install pycocotools-windows
他のパッケージのインストール
pip install -r requirements.txt pip install pyqt5 pip install labelme
3. 対応するプロジェクトに仮想環境を構成します
# #「OK」をクリックし、設定が完了するまで待ちます
以上がcondaを使用してPython仮想環境を構成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。