windows10系统下如何安装fastai

安装FastAI的简易步骤
最新推荐文章于 2025-07-27 11:00:47 发布
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分类专栏： 软件安装
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CAUC_learner/article/details/91045029
本文介绍了在个人环境中安装FastAI库的简单两步流程。首先，需安装Microsoft Visual C++ Build Tools，随后通过pip命令完成FastAI的安装。文章提供了具体下载链接及安装指令。
Win10 Python3.6.5 Cuda10 GTX 1080安装fastai
Hello Word!
06-13 1119
1，安装和升级 【我的安装环境】 python 3.6.5 GeForce GTX 1080 64位 Windows-10-10.0.17134-SP0 Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24 注意：python3.6和Pytorch v1安装是 fastai v1...
Windows环境下Fast.ai安装过程
demonhunter8023的博客
06-23 1222
初始环境 使用一个安装好cuda，cudnn，pytorch，tensorflow的conda环境，这个环境有一段时间了，版本可能有点老了，但是牵一发而动全身不想重新搭建了。 fast.ai安装 根据官网提示，需要先安装torch，因为环境已经是安装好的了就不再重新安装了。 To install with pip, use: pip install fastai 运行完成后如图： 看起来应该是成功了 。 ...
windows7 安装fastai简易教程
叫我咸鱼就好
03-12 2465
1、关于fastai 2018年，伴随着 PyTorch 开发者大会的召开，PyTorch 1.0 预览版也终于和大家见面。随之发布的还有 fastai 深度学习库，fastai 并不是简单意义上的将 Pytorch 封装了一遍，该学习库相当于 Keras 之于 TensorFlow。Keras 将 TensorFlow 的强大性易用化，而 fastai 也一样，fastai 提供简单易用的 AP...
【Python】Fastai安装指南
wzk4869的博客
07-27 357
【Python】Fastai安装指南
fastai v1环境搭建：Win10 MX250 CUDA10.1 cuDNN Pytorch1.0.0 Fastai v1安(bi)装(keng)指南
信仰在空中飘扬
11-20 2096
目录 一、背景 二、软件和硬件 一、背景 长久以来我们接受的都是传统的自下为上的学习模式，也就是从基础知识到高级概念再到实践的教育。而在fast.ai的课程里，Jeremy Howard 提倡的是自上而下的学习方法，也就是回归到人最自的学习方法。 在课程中，Jeremy 就是贯彻着这样的教学理念，从一开始就让大家先别管具体的原理，按照他所教的方法把机器学习的模型实现出来，让大家以最快的速度感受到这项技术的力量以及降低对它的恐惧感。 如果你也在学习深度学习，也刚刚接触fastai项目，正在为.
Windows下安装fast.ai
热门推荐
CharmingGo的博客
07-12 1万+
先决条件Anaconda，管理Python环境和依赖项正常安装下载项目： git clone https://github.com/fastai/fastai.git进入根文件夹： cd fastai设置Python环境： conda env update激活Python环境： conda activate fastai如果失败，请改用： source activate fastai安装为pip包...
Win10下安装fastai2.2.7
03-05 1177
Win10下安装fastai2.2.7 目标：在笔记本上搭建自己的GPU环境，免费的GPU环境虽然好，但经常会出现断网的情况。 环境：Window10 Home 版本，GPU：NIVIDA MX350 2G，CUDA：11.0 初衷：fastai对开发人员来讲，真的是太友好了，找到一个合适的模型后（Bert，ResNet等），只需要经过装载数据、对模型进行微调，即可以完成一个当前最优秀模型的迁移学习，然后应该模型进行推理了。但是在安装的时候就卡了壳，该如何是好？ 问题：直接pip install f
FastAI 简介
TensorFlowNews
01-08 4090
Fastai简介 在深度学习领域，最受学生欢迎的MOOC课程平台有三个：Fast.ai、deeplearning.ai /Coursera和Udacity。Fastai作为其中之一，是一个课程平台，一个讨论社区，也是一个PyTorc的顶层框架。Fastai的理念就是：Making neural nets uncool again，让神经网络没那么望而生畏，其课程也是采用项目驱动的方式教学。经过Fa...
FastAI-0.7:FastAI 0.7版本（已过时）的Docker Compose环境
03-26
FastAI 0.7设置 如果您碰巧通过fast.ai遵循这些课程，则某些课程已过时，版本为0.7，并且绝对不能替代这些课程。 因此，如果您发现自己为自己的环境设置感到沮丧，这里有一个Docker Compose项目，您可以在几秒钟内...
fastai安装
Li_SHENGSHIWEIJI的博客
03-12 420
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 安装fast...
[Fastai] How to set up fastai library on windows 10? Windows 10如何安装fastai库
Hazekiah的博客
10-31 1344
According to Jeremy’s post: (assume you have gpu with cuda, conda and git installed) clone the git repo git clone https://github.com/fastai/fastai.git open your anaconda prompt and set up the cond...
win7安装fastai
jianwujiutian的博客
04-02 300
主要解决两个问题：1.error:Microsoft Visual C++ 14.0 is required，我的解决办法是安装了visual studio（2015版本）。网上也有办法是安装（BuildTools_Full），不过需要.NET Frame4.5(及以上)。 2.【winerror3】系统找不到指定的路径:vc\platformSDK\lib，通过安装visual c++基于win...
fastai2017（一）
yeyustudy的博客
09-25 761
超参数调试技巧 1、权重初始化方差遵循的准则： var⁡=2nin+nout\operatorname{var} = \frac{2}{{{n_{in}} + {n_{out}}}}var=nin​+nout​2​ 其中输入输出指的是输入与输出的数目，这个准则是为了防止发生梯度消失与梯度爆炸，同时为了保证最终预测结果范围合适。 ...
c++ 14.0下载地址
weixin_30950237的博客
03-18 6012
http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=691126&fixForIE=.exe. 转载于:https://www.cnblogs.com/louzi/p/10552573.html
python3.8 pip install file出错
zgy956645239的博客
06-24 317
从https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=691126使用默认选择安装 Visual C++ 2015 Build Tools
Python环境报错总结
不凡不弃的博客
12-31 372
报错1： error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required 解决方法： 下载安装包：http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=691126 双击下载的exe文件进行安装，如下图所示： 安装成功后重启，到cmd中pip安装自己所需的包即可。 ...
使用conda+window10+pytorch来配置openvino环境
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12-29 1661
这里写自定义目录标题安装测试问题汇总： 安装 环境安装主要分为以下： python（我的anaconda其中一个环境是3.6） CMake（https://cmake.org/download/,我直接安装最新3.19.2） 注意： 最好直接安装Binary distributions的msi文件，其他的版本类型都需要自己配置下载 openvino（https://software.seek.intel.com/openvino-toolkit?os=windows,根据需求安装即可） 最好直
Windows系统下安装faiss-cpu
u014048569的博客
05-30 3742
faiss-cpu在Windows系统下的conda安装
FAST API+WHISPER WINDOWS下流程非C盘
最新发布
07-31
<think>我们计划在Windows系统下非C盘路径部署基于FastAPI和Whisper的服务。由于Whisper对Windows的支持存在一些环境依赖问题（特别是非C盘路径），我们将采用以下步骤： 关键挑战： 1. Whisper的依赖库（如PyTorch、FFmpeg）在Windows上的路径处理 2. 非C盘路径可能导致的一些绝对路径问题 3. 避免使用WSL或Docker，直接在Windows原生环境部署 解决方案： 我们将使用虚拟环境隔离，并确保所有依赖正确安装。同时，注意设置环境变量和路径。 步骤： 1. 创建项目目录（非C盘） 例如：在D盘创建项目目录：`D:\whisper_api` 2. 安装Python（若未安装） - 从Python官网下载Windows安装包（推荐3.8-3.10版本，兼容性较好） - 安装时注意：勾选“Add Python to PATH”，并选择自定义安装路径（非C盘，如：`D:\Python310`） 3. 创建虚拟环境 打开命令提示符（CMD）或PowerShell，进入项目目录： ```cmd D: cd D:\whisper_api python -m venv venv ``` 4. 激活虚拟环境 ```cmd venv\Scripts\activate ``` 5. 安装依赖库 注意：由于Whisper依赖的某些库在Windows上需要预编译的二进制包，我们使用pip安装时需确保从官方源或预编译的wheel安装。 ```cmd pip install fastapi uvicorn python-multipart ``` 6. 安装Whisper - 官方Whisper：`pip install openai-whisper` - 或者使用faster-whisper（性能更好）：`pip install faster-whisper` 注意：faster-whisper需要依赖ctranslate2，而ctranslate2在Windows上可能需要额外步骤。如果安装失败，可以考虑使用官方Whisper。 7. 安装FFmpeg（必须） - 下载FFmpeg Windows版本：https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases - 解压到项目目录（如`D:\whisper_api\ffmpeg`）或任意非C盘目录 - 将FFmpeg的bin目录添加到系统环境变量PATH中（如：`D:\whisper_api\ffmpeg\bin`） - 重启命令提示符或执行`refreshenv`（如果没有，可以重新打开CMD） 8. 测试Whisper是否正常工作 在Python交互环境中： ```python import whisper model = whisper.load_model("base") result = model.transcribe("audio.mp3") # 准备一个测试音频文件 print(result["text"]) ``` 9. 编写FastAPI服务 在项目目录下创建`main.py`： ```python from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from fastapi.responses import JSONResponse import whisper import os import uuid app = FastAPI() # 加载模型（根据实际选择模型大小，如"base"） model = whisper.load_model("base") @app.post("/transcribe/") async def transcribe_audio(file: UploadFile = File(...)): # 保存上传的音频文件 file_ext = os.path.splitext(file.filename)[1] temp_file = f"temp_{uuid.uuid4()}{file_ext}" with open(temp_file, "wb") as f: f.write(await file.read()) # 转写 result = model.transcribe(temp_file) # 删除临时文件 os.remove(temp_file) return JSONResponse(content={"text": result["text"]}) if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` 10. 启动服务 ```cmd uvicorn main:app --reload --port 8000 ``` 11. 测试API 使用curl或Postman发送POST请求到`http://localhost:8000/transcribe/`，上传一个音频文件。 注意事项： - 如果使用faster-whisper，则代码中加载模型的方式不同： ```python from faster_whisper import WhisperModel model = WhisperModel("base", device="cpu", compute_type="int8") # 根据实际情况选择设备（cpu/cuda）和计算类型 segments, info = model.transcribe("audio.mp3", beam_size=5) text = "".join(segment.text for segment in segments) ``` - 非C盘路径问题：在代码中，所有文件操作使用相对路径或绝对路径时，确保路径字符串使用双反斜杠（Windows）或原始字符串（raw string）。例如：`r"D:\whisper_api\temp_audio.mp3"`。 - 如果遇到权限问题，请确保项目目录有写入权限（用于保存临时上传文件）。 - 由于Whisper模型较大，首次运行时会自动下载模型，请确保网络畅通。 常见问题解决： - 如果出现`ctypes`相关错误（如`NoneType`迭代错误），可能是由于模型加载失败或路径问题。请检查模型下载路径（通常在`C:\Users\<用户名>\.cache\whisper`）是否有足够空间，或者尝试指定模型路径： ```python model = whisper.load_model("base", download_root="D:/whisper_models") ``` - 如果出现FFmpeg找不到的错误，请确认环境变量已设置并生效。 通过以上步骤，即可在Windows非C盘路径下部署基于FastAPI和Whisper的语音转写服务。 参考文献： [^1]: Whisper 是 OpenAI 发布的端到端多语言语音识别模型，具备出色的转录准确率和鲁棒性，支持 99 种语言识别及英译能力，广泛适用于教育、医疗、内容创作等多个领域。本文将围绕 Whisper 的架构设计、训练策略、模型版本与实际应用展开系统化实战剖析，特别聚焦于其在中文语音转写、实时转录（faster-whisper）与跨模态场景中的工程化部署路径。 [^2]: 由于该项目对 Linux 和 Docker 环境的适配性更佳，经对比 Linux 系统下的环境依赖配置，以及 Docker 容器内的依赖清单，并结合调试实践发现：项目在较低版本的运行环境中表现更为稳定。在 Windows 系统环境下，部分旧版库的调用逻辑与当前主流调用方式存在显著差异，这使得报错问题在当前项目版本中几乎无法完全规避。若坚持在纯 Windows 系统下部署，且不采用 WSL（Windows Subsystem for Linux）或 Docker 容器等替代方案，需提前做好应对报错排查与处理的准备工作。 相关问题： 1. 如何优化 Whisper 在 Windows 上的转写速度？ 2. 在非C盘部署时，如何永久设置 FFmpeg 环境变量？ 3. 如何解决 faster-whisper 在 Windows 上的安装问题？ 4. FastAPI 如何实现音频流式上传和转写？</think>### Windows系统非C盘部署FastAPI+Whisper服务流程 #### 1. 环境准备 ```powershell # 在D盘创建项目目录 mkdir D:\whisper_api cd D:\whisper_api # 创建Python虚拟环境（使用非C盘路径） python -m venv D:\whisper_api\venv # 激活虚拟环境 .\venv\Scripts\activate ``` #### 2. 安装核心依赖 ```powershell pip install fastapi uvicorn openai-whisper python-multipart ``` #### 3. 解决Windows路径问题 创建 `path_fix.py` 解决非C盘路径问题： ```python import os import sys def fix_whisper_paths(): """修正Whisper在非C盘的路径问题""" # 设置模型缓存路径 os.environ["XDG_CACHE_HOME"] = "D:\\whisper_api\\cache" # 添加项目目录到系统路径 sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) if __name__ == "__main__": fix_whisper_paths() ``` #### 4. 部署FastAPI服务 创建 `main.py`： ```python from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from fastapi.responses import JSONResponse import whisper import os import uuid # 初始化FastAPI app = FastAPI() # 加载Whisper模型（指定非C盘路径） model = whisper.load_model("base", download_root="D:/whisper_api/models") @app.post("/transcribe") async def transcribe_audio(file: UploadFile = File(...)): """语音转写接口""" # 保存上传文件到非C盘临时目录 temp_path = f"D:/whisper_api/temp/{uuid.uuid4()}.wav" with open(temp_path, "wb") as f: f.write(await file.read()) # 执行语音转写 result = model.transcribe(temp_path) # 清理临时文件 os.remove(temp_path) return JSONResponse(content={"text": result["text"]}) if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` #### 5. 关键配置调整 1. **FFmpeg安装**（必须）： - 下载[FFmpeg Windows版本](https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/) - 解压到 `D:\whisper_api\ffmpeg` - 添加系统环境变量：`PATH += ;D:\whisper_api\ffmpeg\bin` 2. **目录结构**： ``` D:\whisper_api ├── venv/ # Python虚拟环境 ├── models/ # Whisper模型存储 ├── cache/ # 缓存目录 ├── temp/ # 临时文件 ├── main.py # 主程序 └── path_fix.py # 路径修复脚本 ``` #### 6. 启动服务 ```powershell # 先执行路径修复 python path_fix.py # 启动FastAPI服务 uvicorn main:app --reload --port 8000 ``` #### 7. 测试服务 使用curl测试： ```powershell curl -X POST "http://localhost:8000/transcribe" \ -H "Content-Type: multipart/form-data" \ -F "file=@audio.wav" ``` #### 常见问题解决 1. **路径权限问题**： ```powershell # 为项目目录赋予完全控制权限 icacls "D:\whisper_api" /grant Everyone:(OI)(CI)F ``` 2. **依赖冲突处理**： ```powershell # 安装兼容性更好的旧版库 pip install torch==1.13.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 3. **内存优化**（小内存设备）： ```python # 在main.py中修改模型加载方式 model = whisper.load_model("tiny", download_root="D:/whisper_api/models") ``` #### 部署验证 服务启动后访问：`http://localhost:8000/docs` 查看Swagger文档界面 > 注意：Windows部署需确保系统为64位版本，且Python版本≥3.8。建议使用固态硬盘提升Whisper加载速度[^1]。对于生产环境，推荐使用WSL或Docker方案以获得更好稳定性[^2]。 ---
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