...使用pytorch,tensorflow,Jupyter以及pycharm过程中遇到的问题记录...
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发布时间：2024-10-21 23:05
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时间：2024-11-18 03:50
解决Anconda配置国内镜像源及使用过程中遇到的问题
1. 更换国内镜像源：为了加速库的下载，可以将默认的PyTorch镜像源替换为国内镜像。例如，使用豆瓣镜像源进行pip安装：pip install 包名 -i pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com --trusted-host pypi.douban.com。其他常用镜像有阿里云、中国科技大学和清华大学。
2. pip安装matplotlib问题：遇到'Could not find a version that satisfies the requirement matplotlib'报错，首先尝试切换到国外镜像，或先安装pyparsing再安装matplotlib。如果网络问题，可以设置下载超时：pip --default-timeout=1000 install matplotlib。
3. pip与conda安装差异：pip与conda用于不同环境下的安装，pip安装出错时，可以尝试用conda安装。pip安装失败时，说明可能需要的是conda环境下的包。
4. Jupyter环境切换：在Anaconda Prompt中，通过conda install nb_conda来安装，再在Jupyter Notebook中更改Kernel以选择不同环境。
5. conda与Jupyter整合：通过激活conda环境，如pytorch，然后安装ipykernel并关联到Jupyter Notebook的kernel.json文件。
6. Jupyter代码提示：在Anaconda Prompt中安装相关插件，然后在Jupyter Notebook中启用代码提示功能，取消不需要的提示并启用需要的。
7. 画图时服务器挂掉：解决方法是查看Jupyter终端，导入必要模块以解决报错。
8. Pycharm刷新项目：在Pycharm中，通过View->Appearance->Toolbar功能手动刷新项目文件，解决文件更新延迟问题。
9. 下载预训练模型错误：遇到网络问题导致的错误，可以使用Everything软件搜索文件，删除C:\Users\Administrator\.cache\torch\hub\checkpoints中的最新文件。
10. omp错误：在程序顶部添加相应代码解决初始化库冲突。
11. parameters()错误：确保实例化模型并调用parameters()方法，检查括号是否遗漏。
12. Process finished错误：检查导入matplotlib.pyplot后可能导致的错误，可能与环境设置有关。
13. DLL load failed错误：可能需要卸载并重新安装numpy，或者从特定链接下载对应版本的包。
14. 其他错误处理：根据报错类型，可能涉及修改代码结构、导入库版本或环境设置，具体方法取决于错误提示。
15. 代码报错分析：通过检查代码逻辑，找出变量命名冲突、维度不匹配等问题，并进行相应修改。
16. PyCharm快捷键刷新：在PyCharm中，通过View菜单调整工具栏显示来快速刷新项目文件。
以上方法可以帮助你解决Anconda和相关工具使用过程中遇到的常见问题。记得根据实际情况调整和尝试。
