成功安装pycocotools

最新推荐文章于 2024-03-18 10:10:35 发布
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分类专栏： 深度学习 python 文章标签： anaconda 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hpccph15/article/details/118679004
博客作者在安装pycocotools过程中遇到visualc++buildtools安装失败的问题，尝试多种网络解决方案无效。最终通过下载并安装solved_packageMissInInstalling_mu_visual_cpp_build_tools_2015_update_3_x64_dvd_dfd9a39c.iso文件，成功解决了这个问题。接着在安装pycocotools时，先试过使用whl文件离线安装，但运行时仍有错误。最后通过下载pycocotools源码包并使用pip安装解决了所有问题。

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安装pycocotools的时候出了很多问题，包括装visual c++ build tools的时候，在对网上各种办法绝望的时，自己瞎搞竟然给弄好了。

首先是装visual c++ build tools

  • 运行Microsoft Visual C++ 14.0.exe 安装包丢失。
  • 运行visualcppbuildtools_full.exe， 安装包丢失。
  • 连vpn，没用。
  • 装证书，没解决。
解决办法
  • 首先下载solved_packageMissInInstalling_mu_visual_cpp_build_tools_2015_update_3_x64_dvd_dfd9a39c.iso文件。有个博主的博文给了个该文件链接:离线包
  • 下载该iso文件后双击，解压出现在这里插入图片描述
  • 打开packages文件夹在这里插入图片描述
    我也不知道这些文件都是干啥的，我先把第二个文件夹里面的msi文件双击运行，然后运行最外面那个VisualCppBuildTools_Full.exe安装，还是失败，然后我又双击了第一个文件夹里面的msi文件，再次运行VisualCppBuildTools_Full.exe发现成功了。(虽然还是稀里糊涂的)

接下来就可以安装pycocotools了

  • 用网上那些命令行都失败了。
  • 然后我找到一个博主说是下载相应的whl文件，我的是pycocotools_windows-2.0.0.1-cp38-cp38-win_amd64.whl，然后离线安装，安装后我在anaconda的pytorch环境下发现有在这里插入图片描述
    我以为成功了，但是运行的时候还会出现bug。此法失败。
解决办法
  • 下载pycocotools文件包：压缩包地址
  • 然后执行 pip install pycocotools-2.0.2.tar.gz进行安装就ok了
  • 成功后我的环境下就有了该包
    在这里插入图片描述
Windows10安装pycocotools踩坑记和成功步骤
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之前在旧电脑上安装过pycocotools，当时安装了好久成功了，时隔半年再次安装忘了上次怎么成功的，试了网上好几个方法一直报错，所以这次记录下来安装步骤和踩过的坑。 把成功之路写在前面！ 一、安装Visual环境 下载Visual C++ 2015 build tools安装包（地址：https://github.com/philferriere/cocoapi） 双击运行安装，选择默认即可。 ps.判断是否安装成功可参考博文https://blog.csdn.net/u012247418/articl
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这又是什么意思 python Python 3.9.23 | packaged by conda-forge | (main, Jun 4 2025, 17:57:12) [GCC 13.3.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> >>> pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 File "<stdin>", line 1 pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 ^ SyntaxError: invalid syntax >>> conda install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 File "<stdin>", line 1 conda install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 ^
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07-29
<think>我们正在处理用户关于安装特定版本PyTorch的问题。用户可能遇到了语法错误，因为他们在使用pip或conda命令时出现了问题。根据引用，用户提供了多种安装命令示例，但需要明确正确的使用方式。 关键点： 1. 用户提到“python 3.10不能执行以下pip操作”，但同时又给出了一个conda安装命令（引用[1]）。这可能意味着用户在使用pip时遇到了问题，而conda命令是可用的。 2. 引用[2]展示了使用pip安装特定版本torch、torchvision和torchaudio的命令。 3. 引用[3]展示了使用conda安装特定版本PyTorch和torchvision的命令，并指定了cudatoolkit的版本。 4. 引用[4]展示了一个conda安装命令，但没有指定版本，而是使用默认版本。 因此，我们需要指导用户如何正确使用conda和pip来安装特定版本的PyTorch、torchvision和torchaudio，并注意版本兼容性。 步骤： 1. 确定用户的需求：安装特定版本（例如，用户可能想要1.10.0、2.0.1等）。 2. 注意Python版本、CUDA版本（或CPU）以及操作系统，这些都会影响安装命令。 3. 提供conda和pip两种方式的命令，并解释注意事项。 注意：conda和pip的安装源不同，conda通常从Anaconda的仓库（如pytorch和conda-forge）安装，而pip从PyPI安装。另外，版本对应关系非常重要，PyTorch官网提供了版本对应表。 根据引用[5]，用户可能需要知道如何查看已安装的PyTorch版本，所以我们也提供这个命令。 因此，回答结构如下： 1. 检查当前环境（可选步骤，避免在错误的环境中安装）。 2. 使用conda安装的通用命令格式和示例。 3. 使用pip安装的通用命令格式和示例。 4. 安装后验证的方法。 5. 注意事项（如版本兼容性、源的选择等）。 同时，生成相关问题。 注意：用户的问题中引用了多个来源，但我们需要整合这些信息，给出最准确的指导。</think>### 如何在Python中正确安装特定版本的PyTorch及相关库 #### 一、安装前的必要准备 1. **确认Python版本兼容性** PyTorch版本需与Python版本匹配： - PyTorch 1.10.x → 支持 Python 3.6-3.9 - PyTorch 2.0.x → 支持 Python 3.8-3.11 *（Python 3.10需PyTorch≥1.11）[^1]* 2. **检查CUDA驱动（GPU用户）** ```bash nvidia-smi # 查看最高支持的CUDA版本 ``` - 安装的CUDA工具包版本 ≤ 驱动支持的最高版本 - CPU用户跳过此步 3. **创建独立环境（推荐）** ```bash conda create -n torch_env python=3.9 # 选择兼容版本 conda activate torch_env ``` #### 二、通过conda安装（推荐方式） ```bash # 通用模板 conda install pytorch=={版本} torchvision=={版本} torchaudio=={版本} cudatoolkit={CUDA版本} -c pytorch -c conda-forge ``` **常用版本示例**： 1. **PyTorch 1.10.0 + CUDA 11.3** ```bash conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge ``` 2. **PyTorch 2.0.1 + CUDA 11.7** ```bash conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c conda-forge ``` 3. **CPU-only版本** ```bash conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cpuonly -c pytorch ``` > ✅ **优势**：自动解决MKL等数学库依赖[^5] #### 三、通过pip安装（特殊需求） ```bash # 通用模板 pip install torch=={版本}+{CUDA标签} torchvision=={版本} torchaudio=={版本} ``` **常用版本示例**： 1. **PyTorch 2.0.1 + CUDA 11.7** ```bash pip install torch==2.0.1+cu117 torchvision==0.15.2+cu117 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 2. **CPU-only版本** ```bash pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` > ⚠️ **注意**： > - 需手动安装MKL：`conda install mkl mkl-include`[^5] > - 避免与conda混合安装（可能导致冲突） #### 四、验证安装 ```python import torch print(torch.__version__) # 版本验证 print(torch.cuda.is_available()) # GPU可用性验证 print(torch.rand(5).to('cuda')) # GPU张量测试 ``` #### 五、常见问题解决 1. **版本冲突错误**： ```bash conda clean --all && conda update --all # 清理缓存后重试 ``` 2. **Python 3.10兼容问题**： - 方案1：降级Python（推荐）：`conda install python=3.9` - 方案2：安装PyTorch≥1.11：`conda install pytorch=1.11.0 ...`[^1] 3. **CUDA版本不匹配**： 更新NVIDIA驱动或选择更低CUDA版本： ```bash conda install cudatoolkit=11.2 # 根据驱动选择 ``` > 📌 **关键提示**： > 使用[PyTorch官方版本选择工具](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)获取精确命令
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