关于node安装和nvm安装、多项目同时启动不同node版本的问题

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原创 2024-07-12 11:17:21 1.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
告别Node版本混乱！用Homebrew+NVM轻松切换不同项目所需的Node版本 本文详细介绍了如何通过Homebrew+NVM在macOS上高效管理多个Node版本，解决开发者在不同项目间切换Node版本的痛点。文章包含完整的安装指南、核心使用技巧和高级应用场景，帮助开发者实现秒级版本切换，提升工作效率。特别适合需要同时维护多个Node项目的开发者。 阅读详情

node

1.已经自定义路径安装了node，但是在cmd输入node -v显示不是内部命令

  1. 路径问题：确保 Node.js 已经被添加到了系统的环境变量 PATH 中。PATH 环境变量包含了操作系统用来查找命令的位置。你可以通过以下步骤检查 Node.js 是否已被添加到 PATH：
    1. 在 Windows 上，打开命令提示符，输入 echo %PATH% 并回车。你应该能在输出中看到 Node.js 的安装目录，通常是类似 C:\Program Files\nodejs 这样的路径。
    2. 在 Linux 或 macOS 上，打开终端，输入 echo $PATH 并回车。同样，你应该能看到 Node.js 的安装目录。

    3. 如果你没有看到 Node.js 的安装目录，你需要将其添加到 PATH 中。具体的操作取决于你的操作系统和 shell，但通常包括修改 .bashrc、.zshrc 或者 .profile 文件，或者通过系统设置面板来添加环境变量。

  2. 多个版本的 Node.js 共存：如果你同时安装了多个版本的 Node.js，你可能需要使用 nvm 或 nodist 等工具来管理它们。这些工具可以帮助你在不同的版本之间切换，并确保正确的版本出现在 PATH 中。

  3. Node.js 安装损坏：有时，Node.js 可能会因为各种原因而损坏。在这种情况下，你可能需要卸载现有的 Node.js 版本，然后再重新安装。

最直接的方法就是选择卸载重装

nvm

  1. nvm的工作原理：nvm允许用户在同一台机器上安装多个版本的Node.js，并可以轻松地切换版本。每个Node.js版本都有其自己的全局node_modules目录，这意味着为每个版本安装的包都是独立的。

  2. 包与Node.js版本的兼容性：Node.js的每个版本都可能引入新的API、功能或修改现有功能。因此，为特定版本开发的包可能依赖于该版本的特定功能或API。如果尝试在其他版本的Node.js中使用这些包，可能会遇到兼容性问题，如运行时错误或功能缺失。

  3. 使用特定版本的Node.js：当使用nvm切换到特定版本的Node.js时，npm（Node Package Manager）将使用该版本的全局node_modules目录。这意味着只能访问为该版本安装的包。如果需要在其他版本的Node.js中使用相同的包，则需要在该版本下重新安装这些包。

nvm 安装的node存放在哪个目录 

NVM (Node Version Manager) 是一个 Node.js 版本管理器，它允许你在不同版本的 Node.js 之间切换，并且每次安装 Node.js 都是独立的，不会影响到全局的 Node.js 版本。 默认情况下，NVM 将每个安装的 Node.js 版本存储在以下位置:

  • Windows: %AppData%\nvm\versions\node
  • macOS/Linux: ~/.nvm/versions/node

这个目录下的每一个子目录都代表一个单独安装的 Node.js 版本。你可以使用 ls ~/.nvm/versions/node （在 macOS 或 Linux 上）或 dir %AppData%\nvm\versions\node （在 Windows 上）命令查看当前安装的所有 Node.js 版本。 你可以通过 NVM 切换到任何一个已安装的 Node.js 版本，如下所示：

nvm use <version>

其中 <version> 是你想使用的 Node.js 版本号。如果你想使用最新版本，可以省略版本号。 如果你只想知道当前正在使用的 Node.js 的版本信息，可以使用 nvm version 或 node -v 命令。

切换版本报错exit status 1: 一堆乱码

  1. nvm off (关闭版本控制)
  2. nvm on(开启)
  3. nvm use xxx

nvm 安装了node，使用时显示not install

  1. 首先，检查你是否真的已经安装了那个版本。你可以运行 nvm list 来列出所有可用的 Node.js 版本。如果没有显示你想要的那个版本，那么你需要使用 nvm install <version> 命令来安装它。例如，如果你想安装 Node.js v14.17.3 版本，可以运行 nvm install 14.17.3。
  2. 如果你确定已经安装了该版本，但仍然看到 "Not Installed" 错误，那可能是由于 NVM 配置文件有问题。在你的主目录中（通常是 ~ 或 %USERPROFILE%），你应该有一个 .nvm 目录，其中包含一个 settings.txt 文件。打开这个文件，并确保其中有 node_mirror 和 npm_mirror 这两个选项，分别指向一个有效的 Node.js 和 npm 镜像站点。例如，可以设置 node_mirror=https://npm.taobao.org/mirrors/node/ 和 npm_mirror=https://npm.taobao.org/mirrors/npm/。
  3. 最后，确保你的计算机上的路径变量已设置正确。在 Windows 上，你需要把 NVM bin 目录添加到系统环境变量 PATH 中；在 Linux 或 macOS 上，你需要在 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中添加一行 export PATH="$HOME/.nvm/versions/node/<version>/bin:$PATH" ，其中 <version> 替换成你要使用的 Node.js 版本号。

nvm 安装了某个node版本，使用时检查发现没有npm

npm 是随同 Node.js 一起安装的，并且它位于与 Node.js 相同的安装目录下。没有npm此时有以下两种方法

  • 重装该版本的node 
    // 卸载指定版本的 Node.js
nvm uninstall <version>

// 安装最新的 nvm 版本
nvm install node

  • 使用 nvm 安装 Node.js 版本时，添加 --with-npm 参数
     

    nvm install 版本号 --with-npm

 nvm切换Node.js版本npm报错

尽管nvm可以切换Node.js版本，但是不能为每个Node.js版本设置不同的npm版本。当使用nvm切换到某个版本的Node.js时，它只会使用该版本自带的npm版本。如果需要不同版本的npm，可能需要在每个版本中安装对应的npm，但是这非常麻烦。更好的做法是在全局环境下安装所需要的npm版本，并在项目中指定版本。

  1. 在当前环境中全局安装npm，使用如下命令： 
    npm install -g npm@version-number
  2. 在项目中设置npm版本。打开项目的 package.json 文件，添加以下字段： 
    "engines": {
  "npm": "version-number"
}

nrm

nvm主要用于切换Node.js版本，而nrm则可以更快地下载npm包。

使用nvm切换Node.js版本时，先前设置的npm源可能会受到影响。因为nvm改变了 Node.js 版本，而每个 Node.js 版本默认的npm源可能不同，所以在切换Node.js版本之后，npm源可能会变回原来的源，但是，你可以在.nvmrc文件中设置全局npm源来避免这个问题。在.nvmrc文件中添加一句代码`registry=https://registry.npm.taobao.org`即可设置npm源。同时，nvm也有自己的npm源管理功能，在切换node版本时，npm源也会随之更改。
可以通过以下命令来更改nvm中的npm源：

nvm alias default registry https://registry.npm.taobao.org

请注意，每个版本的Node.js都有自己的npm源，并且可能不同，因此，你需要确保全局npm源与Node.js版本对应的npm源是一致的。如果希望使用特定npm源，最好在每个Node.js版本下都使用相应的npm源。

nvm与nrm配合使用的方式如下：

  1. 首先安装nvm和nrm，具体方式可以参考相关教程。
  2. 使用nvm切换到某个版本的Node.js，例如 nvm use v14.17.0
  3. 使用nrm设置npm源，例如 nrm use taobao
  4. 再次切换回之前使用的Node.js版本，例如 nvm use v14.16.0
  5. 再次使用nrm设置npm源，例如 nrm use npm

以上操作会在每个版本中设置不同的npm源。注意，当切换到某个Node.js版本时，需要手动设置相应的npm源，除非你在.nvmrc文件中定义了npm源，这样会自动使用nrm配置的源。
注意，如果要在全局范围内设置npm源，可以将nvm设置为.nvmrc文件，如上面所述，但不推荐这么做。建议每个项目单独设置npm源，以保持灵活性和安全性。
nvm和nrm是一个非常好的组合，能够更好地管理Node.js版本和npm源，并避免频繁地切换源带来的困扰。

nvm-desktop

nvm-desktop 是一个以可视化界面操作方式管理多个 Node 版本的桌面应用，完美支持为不同的项目单独设置和切换 Node 版本，不依赖操作系统的任何特定功能和 shell。

项目地址

liushiwei/nvm-desktop (gitee.com)

安装参考博客

nvm-desktop window安装，支持动态切换nodejs版本_node js 动态切换版本-优快云博客 

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同时多项目多个node版本-比nvm好用的volta 直接在项目目录中执行 node -v ， volta会自动安装对应的node版本，安装完成输出对应的版本号。c: 除了管理node包还会管理对应版本下的其他包（npm、yarn、typescript）2、开发环境中多个项目需要node版本不同，且同时不止是一个项目在开发中，用了nvm进行node版本管理和切换，但是太麻烦。1、服务器上跑的多个node项目需要不同的node版本，且没条件上docker。a：和nvm类似都可以管理切换node版本。配置好后，安装当前项目的依赖包，后启动项目。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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