You don't appear to have the necessary permissions to install packages

本文解决PyCharm在Windows 10环境下安装Python包时出现的权限问题,通过调整Anaconda环境和使用conda命令赋予相应权限,最终成功安装所需包。

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新换了电脑,所以重新配置平时所需要的软件等环境,对pycharm使用Anaconda 的site_packages环境(为了省掉大量安装packages的烦恼),结果使用pycharm安装package时候,遇到了root权限问题,不让访问”C:\PrograData\Anaconda3”,,,。原来wins也有这个root 题。

操作系统:win10

pychrm:python3.6

一、cmd pip安装 python package

在cmd使用pip 安装package遇到权限问题

pip install tensorflow

被deny,permission denied

这里写图片描述]![这里写图片描述

这里写图片描述

二、使用pycharm的interpreter安装

给出下面的警告信息

#
# You don't appear to have the necessary permissions to install packages
# into the install area 'C:\PrograData\Anaconda3'.
# However you can clone this environment into your home directory and
# then make changes to it.
# This may be done using the command:
#
# $ conda create -n my_root --clone=C:\PrograData\Anaconda3

这里写图片描述

按照提示,在
cmd 执行了下面的命令,给了”C:\PrograData\Anaconda3”的my_root权限

conda create -n my_root --clone="C:\PrograData\Anaconda3"

这个时候,在cmd输入

activate my_root

激活了my_root权限

这里写图片描述

这个时候,使用

pip install [packagename]

就可以安装需要的packages了。

注意:权限toot后,对pycharm的Default setting要修改为下图红色的内容所在的位置(也就是你的root可以访问的新位置):

这里写图片描述

一、这个时候我们使用+,在pycharm中试验一下,看看权限问题解决了没有:

这里写图片描述

可以看出来,我们已经可以正常安装新的python package啦

二、或者使用cmd
pip install tensorflow-gpu

也是成功的

总结:本质上其实是遇到了一个文件访问权限的问题,解决方法

给某个文件夹或者文件赋予权限

### 解决不在OPTI Toolbox目录的问题 当遇到错误提示 `You don't appear to be in the OPTI Toolbox directory` 时,这通常意味着当前工作路径未设置到OPTI Toolbox所在的文件夹。为了确保顺利安装并避免此问题,在执行安装脚本之前应确认已切换至正确的工作目录。 #### 设置MATLAB工作路径 在启动MATLAB之后以及运行任何OPTI Toolbox相关命令前,应当先通过浏览器导航或者使用命令行指令改变当前工作空间位置: ```matlab cd 'C:\path\to\your\OPTI-Toolbox' ``` 上述代码中的 `'C:\path\to\your\OPTI-Toolbox'` 需要替换为实际存储解压后的OPTI Toolbox的位置[^1]。 #### 执行安装脚本 完成路径设定后,再继续按照正常流程调用 `opti_Install.m` 文件来进行后续操作。此时应该不会再收到关于不在指定目录内的警告信息了。 另外值得注意的是,在整个过程中对于是否自动下载额外资源的选择(如mex编译器),可以根据个人需求决定[Y/N], 若手动获取外部依赖项,则需保证其放置于适当子目录下以便被识别加载[^2]。 #### 使用Optimization Function Example 一旦成功解决了路径配置方面的问题,并完成了必要的环境搭建,就可以利用如下方式定义优化函数实例: ```matlab % 定义目标函数和其他参数 f = @(x) ... ; % 用户自定义的目标函数表达式 A = []; lb = []; ub = []; x_0 = zeros(n, 1); opts = optimset('Display','iter'); % 创建优化对象 Opt = opti('fun', f, 'lin', A, lb, ub, 'x0', x_0, 'options', opts)[^3]; ```
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