环境崩溃后的重新建立

今天遇到了一个关于环境配置的问题。询问了GPT老师后，告知大概率是h5py库版本太高不适配的原因。因此，需要更高h5py库版本（该环境已适配之前尝试的深度学习网络）。

csdn简单搜索得知可以通过pycharm中的setting中进行版本设置修改十分方便。决定先采用这样的方式去试试，可谁知！被背刺了！遇到问题如下：

1.h5py库版本没有顺利被更改
2.尝试pip删除安装，但删除不掉h5py库
3.放弃更改，但代码多处报错（环境出了问题）

思考了许多办法去解决：

1.cmd强制删除，添加
2.重新创建新的环境进行尝试

方法一，尝试之后发现：别的库也开始报错，绵绵不绝。

方法二，默认的python版本和原本环境python版本不一致。一开始忘记默认版本比较高，因此安装库的时候出现了一些问题，然后经报错提醒后得知版本错误。同时，需要注意的是pycharm中的Terminal不要用Linux格式（即使它可能更好用），用powershell(比cmd好用一点）

需要注意的是：

新环境的python版本，可能之前保存的库的环境是对的，能运行，但是新环境配置却不行：这个时候需要考虑conda和pip联合使用，可能conda找不到目标版本，要么更改库适用的版本，要么改为pip安装。在配置新环境的过程当中，这两种方法我进行结合使用。

更改了basemap库的版本（降低了版本），而opencv-python库却不被conda所能搜到，因此，改用pip安装（这里安装过程当中，我还遇到了pip安装出错的问题，最后用conda强制安装，并可以成功使用）。

在Terminal中创建新环境方法：

1.conda查看一个库所有版本：conda search 库名，例如：

conda search numpy

2.conda创建新的环境：conda create --name 环境名 Python＝需要的版本，例如：

conda create --name algeanet

3.conda激活（进入）新的环境：conda activate 环境名

conda activate algeanet

4.conda所有环境罗列：

conda env list

5.conda 强制安装pip

conda install -f pip

5.conda 强制安装pip

conda install -f pip

6.conda 根据环境配置txt，安装库，例如requirements.txt。注意，根据属性可能有的由于命名也包含txt，文件后缀又是txt，所以名字可能实际为XXX.txt.txt

pip install -r requirements.txt