1-conda学习&安装
安装视频：
零基础教程：基于Anaconda和PyCharm配置Pytorch环境_哔哩哔哩_bilibili
安装过程：
MX250笔记本安装Pytorch、CUDA和cuDNN-CSDN博客
Win10+MX250+CUDA10.1+cuDNN+Pytorch1.4安装+测试全过程(吐血)_nvidia geforce mx250 显卡可以装gpu加速吗-CSDN博客
资料下载：
cuda 10.1 下载_cuda10.1下载-CSDN博客
问题总结：
我的问题：
1、torch.cuda.is_avaliable()在命令行里是true，但是pycharm是false
2、pycharm选择pytorch所在的解释器，加载失败。
3、pytorch所在的解释器加载成功，但是里边的torch包莫名消失。
解决方法：
在调试了很多torch版本、python版本、cuda版本后，无计可施，尝试了一下低版本的pycharm。
开始用的2024版，命令行里是true，但是pycharm是false。
换成了2021版，加载解释器便顺利了，torch.cuda.is_avaliable()结果True。
问题：
jupyter没有输出，无法保存。
解决方法：
问题是pyzmq版本问题，卸载pyzmq 22.0.2，执行 conda install pyzmq==19.0.2 安装pyzmq 19.0.2。
问题：
import os
root_dir = "pythonProject/dataset/train"
ants_label_dir="ants"
path = os.path.join(root_dir, ants_label_dir)
img_path = os.listdir(path)
在使用listdir函数时，出现路径错误问题。
解决方法：
使用相对路径。
在使用join函数时：
"pythonProject/dataset/train"+”ants” = pythonProject/dataset/train\\ants
"pythonProject/dataset/train/"+”ants” = pythonProject/dataset/train/ants
问题：
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter导入不成功问题
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter导入不成功问题_tensorboard 无法import summarywriter-CSDN博客
解决方法：
#由于pytorch本身不自带tensorboard包，一般这样报错都是由于未安装tensorboard包导致的。
#可以通过pip 加载清华镜像源进行安装
sudo pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ tensorboard
如果正确安装tensorboard之后，重新运行代码，还是报错找不到在torch.utils.tensorboard中找不到SummaryWriter该怎么办。
别着急，因为SummaryWriter是存在于tensorboardX(其作为tensorboard的子模块)因此同样通过pip进行安装：
sudo pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ tensorboardX
如果正确安装tensorboardX依旧找不到SummaryWriter
请将报错的：
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
改为：
from tensorboardX import SummaryWriter
问题：
绘图失败
ValueError: Duplicate plugins for name projector
成功解决ValueError: Duplicate plugins for name projector-CSDN博客
先
pip uninstall tb-nightly tensorboard tensorflow tensorflow-estimator
后
pip install tensorflow
就行了
然后又把命令改为绝对路径
tensorboard --logdir=绝对地址
2-升级CUDA_服务器升级cuda版本
Linux服务器安装\升级CUDA_服务器升级cuda版本-CSDN博客
直接显示系统架构：uname -m 命令可以快速直接地显示Linux系统的架构。例如，输出“x86_64”表明是64位系统，而“i686”或“i386”则表示为32位系统
查看所有版本信息：lsb_release -a 命令能够列出所有的版本信息，包括发行版ID、描述、版本号和代号。这个命令广泛适用于包括Redhat、SuSE、Debian等在内的多种Linux发行版。
3- 多个CUDA版本自由切换方法
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4-Linux操作系统：如何在环境中安装并打开Jupyter_Notebook
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5-WSL2 Ubuntu20.04 打开language support闪退解决办法
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6-ubuntu安装搜狗输入法
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配合
在Ubuntu20.04安装fcitx输入法框架
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7-Nvidia显卡Failed to initialize NVML Driver/library version mismatch错误解决方案
8-通过命令行快速安装pytorch2.0（GPU）
通过命令行快速安装pytorch2.0（GPU）_torch==2.0.1+cu118 国内镜像-CSDN博客
9-Pytorch 搭建自己的Faster-RCNN目标检测平台
Train2-（训练必看）训练自己的数据集_哔哩哔哩_bilibili
10-numpy
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'object'. `np.object` was a deprecated alias for the builtin `object`. To avoid this error in existing code, use `object` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe.
再运行下面代码
pip install numpy==1.22.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user
11
File "/mnt/easy_detection-master/utils/vis.py", line 248, in <listcomp>
display_str_heights = [font.getsize(ds)[1] for ds in display_str_list]
AttributeError: 'ImageFont' object has no attribute 'getsize'
这是因为安装了新版本的 Pillow (10)删除了该getsize 功能
，降级到 Pillow 9.5 解决了该问题
可以尝试以下方法进行解决：
pip install Pillow==9.5
12-torch2.x导入timm预训练模型时报错ModuleNotFoundError: No module named ‘torch._six‘
torch2.x导入timm预训练模型时报错ModuleNotFoundError: No module named ‘torch._six‘-CSDN博客
13-VOC数据集转COCO数据集
【数据集转换】VOC数据集转COCO数据集·代码实现+操作步骤_如何把数据整理成coco数据集-CSDN博客
14-YOLOX报错：AttributeError: FigureCanvasTkAgg object has no attribute set_window_title
15-Jupyter notebook 使用matplotlib画图出现kernel died问题
运行至plt画图部分弹出 Kernel Restarting. The kernel appreas to have died.
参考 https://stackoverflow.com/questions/65734044/kernel-appears-to-have-died-jupyter-notebook-python-matplotlib
添加环境变量
import os
os.environ[‘KMP_DUPLICATE_LIB_OK’] = ‘True’
Jupyter notebook 使用matplotlib画图出现kernel died问题_jupyterplot函数导致kernel崩溃-CSDN博客
16-Failed to build dlib ERROR: Could not build wheels for dlib, which is required to install pypro
conda install -c conda-forge dlib
17-ImportError: cannot import name ‘RootModel‘ from ‘pydantic‘
conda install gradio=3.48.0
18-解决centos(linux) ffmepg 支持 h264 mp4 编码方法 Unknown encoder ‘h264‘
解决centos(linux) ffmepg 支持 h264 mp4 编码方法 Unknown encoder ‘h264‘_ffmpeg unknown encoder 'h264-CSDN博客
19-编译ffmpeg错误：ERROR: x264 not found using pkg-config
编译ffmpeg错误：ERROR: x264 not found using pkg-config-CSDN博客
20-Linux系统报错：Failed to execute default Terminal Emulator. Input/output error.
Linux系统报错：Failed to execute default Terminal Emulator. Input/output error.-CSDN博客
21-Linux 环境下安装配置FFmpeg
Linux 环境下安装配置FFmpeg_linuxbianyianzhuangffmpeg-CSDN博客
22-丝滑解决ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29‘ not found问题
23-Nvidia显卡Failed to initialize NVML Driver/library version mismatch错误解决方案
24-【报错解决方案】Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp-a3
这个报错需要再终端输入以下指令校准即可，亲测有效
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
25-ffmpeg: error while loading shared libraries: libopenh264.so.5: cannot open shared object file
# ffmpeg 3.4.1
conda install ffmpeg x264=20131218 -c conda-forge
# ffmpeg 4
conda install x264=='1!152.20180717' ffmpeg=4.0.2 -c conda-forge
26-torchtext与torch版本对应关系，一文看懂
torchtext与torch版本对应关系，一文看懂_torch2.11对应的torchtext-CSDN博客
#【cuda:113, pip install torchtext==0.13】
27-osgeo python安装入门实例
osgeo python安装入门实例_osgeo库安装-CSDN博客
conda install -c conda-forge gdal
28-no module named ‘segmentation_models_pytorch.unet‘
pip install segmentation-models-pytorch==0.1.0
29-安装了GDAL，导入报错ModuleNotFoundError: No module named ‘_gdal‘
安装了GDAL，导入报错ModuleNotFoundError: No module named ‘_gdal‘_gdal安装成功但是不能导入-CSDN博客
30-anaconda镜像出问题：Collecting package metadata (current_repodata.json): failed UnavailableInvalidChanne
清华源：
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudchannels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
31-"failed to execute PosixPath('dot'), make sure the Graphviz executables are on your systems" PATH on mac in sage math
What I do is to follow the instruction here to install graphviz (without root) and run
conda install python-graphviz
. It is not wise to install everything under sudo.