ubuntu下pycharm的下载与使用

最新推荐文章于 2025-04-22 14:41:13 发布
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百度搜索pycharm，打开官网https://www.jetbrains.com/pycharm/点击右上角Download按钮

进入下载页面后选择linux,，然后选择Community版本

点击下载按钮，下载完成后进入文件夹，右键选中刚才下载的文件，点击提取到此处。

提取完成后进入提取后的文件夹并打开名为bin的文件夹，在空白处右键打开终端，并运行sh ./pycharm.sh命令，注意第一个sh后面有一个空格符

等待几秒pycharm就会运行了。

这里注意在pycharm运行期间不要关闭刚才打开的终端，否则会导致刚才打开的pycharm退出。

 

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Ubuntu下Pycharm中安装QtDesigner（介绍与使用）
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07-14 3955
安装qtdesigner sudo apt-get install qttools5-dev-tools 启动QtDesigner pyvharm下安装PyQt5 pip install PyQt5 -i https://pypi.douban.com/simple 方式一： 找到安装QtDesigner的目录下，双击designer.exe 方式二： 在PyCharm中将其配置为外部工具打开。 本文以PyCharm为例。 1.在PyCharm中配置qtdesigner，选择Settings -> Tool
一篇文章带你搞定Ubuntu中打开Pycharm总是卡顿崩溃
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由于 Ubuntu 中的汉字输入实在是太不友好了，所以装了个 搜狗输入法，好不容易把 搜狗输入法装好，本以为可以开开心心的搞代码了，然而。。。 pycharm 一打开，就崩溃，关不掉，进程杀死还是不行，只能关机重启。 ...
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解压完成我们可以看懂一个pycharm-2024的文件然后我们进到他的bin里面。下载玩打开终端，就会有你下载的压缩文件***.tar.gz。最后输入如下，欧克下班收工。
pycharm linux版安装包
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标题中的问题“解决Ubuntu下PyCharm光标不跟随的问题”涉及到的是在Ubuntu操作系统中使用PyCharm IDE时遇到的一个常见故障。PyCharm是一款由JetBrains公司开发的专业Python集成开发环境，它提供了丰富的功能来支持...
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linux下pycharm的安装与环境变量的配置与注册码！
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第二步： 2.若点击下载无任何反应，可以从Windows系统浏览器中进入pycharm官网，点击download，选择Linux版本社区版点击download，在跳转出的网页中复制direct link的链接地址，再回到Linux中，在火狐浏览器的地址栏中粘贴并回车即可下载。第四步：在Linux中打开终端，cd进入pycharm所在文件夹中，进入bin文件，输入sh pycharm.sh即可打开pycharm。第二步： 1.点击download，选择Linux版本，下滑下载社区版。
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首先我们知道ubuntu是自带python2的，然后如果你觉得有必要可以自己再装上python3.0 sudo apt-get install python3 下面就是安装python 的王牌编辑器 PyCharm了，按照百度经验的教程就行。 安装完之后并没有结束，python常用的包也是必须要手动安装的 首先安装pip $ sudo apt-get install py
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最近将开发也转到Linuxl发现vscode在Linux上面的速度个方面都比windows快太多了!!!狠狠爱住,于是准备把pycharm也装上来,由于作者没有edu邮箱,于是拿社区版进行演示。
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ubuntu下pycharm使用yolov8教程
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<think>嗯，用户想在Ubuntu系统中使用PyCharm进行YOLOv8的开发，需要找相关的教程。首先，我得回忆一下YOLOv8的环境配置步骤。根据之前看到的资料，用户可能需要安装Anaconda、PyTorch、PyCharm这些工具，还有YOLOv8本身的依赖库。 记得引用[3]提到，在Anaconda中创建一个Python 3.9的环境，名字是env_yolov8。所以用户需要先安装Anaconda，然后创建环境。接着安装PyTorch，可能得去官网找对应CUDA版本的命令，确保GPU支持。然后安装Ultralytics的库，这是YOLOv8的官方库。 PyCharm的安装部分，用户可能需要从官网下载，或者通过snap安装。安装完成后，配置解释器到刚才创建的conda环境。这一步可能需要注意PyCharm中的项目设置，选择正确的Python解释器路径。 数据准备方面，用户可能需要按照YOLOv8的要求组织数据集，比如COCO格式。然后编写训练脚本，调用YOLOv8的模型进行训练和推理。调试部分可能需要配置运行参数，或者使用PyCharm的调试工具。 另外，用户可能遇到的问题包括CUDA驱动不兼容、依赖库版本冲突，或者数据集路径错误。这时候需要检查CUDA和PyTorch的版本是否匹配，用conda list查看已安装的包，确保数据集路径正确。 可能还需要参考一些现有的教程，比如引用[1]虽然是关于YOLOv5的，但环境配置部分类似，可以借鉴。引用[2]提到的CMake可能在编译某些依赖时用到，不过YOLOv8可能不需要，但如果有自定义模块的话可能需要。 用户的问题可能还涉及到如何集成YOLOv8到PyCharm项目中，如何调试训练过程，或者如何导出模型进行部署。这时候需要分步骤指导，确保每个环节都正确配置，并提供常见问题的解决方法。</think>### 在Ubuntu系统中使用PyCharm进行YOLOv8开发的步骤指南 #### 1. 环境准备 - **安装Anaconda** 在终端中执行以下命令下载并安装Anaconda（需从官网获取最新版本链接）： ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh ``` 安装完成后，初始化conda环境：`conda init`。 - **创建YOLOv8专用环境** 引用[3]中提到的配置方法，使用Python 3.9创建环境： ```bash conda create -n env_yolov8 python=3.9 conda activate env_yolov8 ``` #### 2. 安装依赖库 - **安装PyTorch** 根据CUDA版本选择对应命令（以CUDA 11.8为例）： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` - **安装YOLOv8** 通过Ultralytics官方库安装： ```bash pip install ultralytics ``` #### 3. PyCharm配置 - **安装PyCharm** 从官网下载社区版或专业版，解压后运行： ```bash tar -xzf pycharm-*.tar.gz cd pycharm-*/bin ./pycharm.sh ``` 或通过snap安装：`sudo snap install pycharm-community --classic`。 - **配置解释器** 1. 打开PyCharm，创建新项目 2. 选择“Previously configured interpreter”，点击右侧齿轮图标 3. 添加Conda环境路径（通常位于`~/anaconda3/envs/env_yolov8/bin/python`） #### 4. YOLOv8开发流程 - **数据准备** 按YOLO格式组织数据集： ``` dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ ``` - **编写训练脚本** 在PyCharm中新建`train.py`： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.yaml") # 从YAML构建新模型 model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载预训练模型 results = model.train( data="coco128.yaml", epochs=100, imgsz=640, batch=16 ) ``` - **调试与运行** 右键点击脚本选择`Run 'train.py'`，可在PyCharm控制台查看训练进度。 #### 5. 常见问题解决 - **CUDA不可用** 检查驱动兼容性：`nvidia-smi`查看CUDA版本，需与PyTorch版本匹配 - **依赖冲突** 使用`conda list`查看已安装包，建议优先通过conda安装基础库 - **数据集路径错误** 在YAML配置文件中使用绝对路径，如： ```yaml path: /home/user/dataset train: images/train val: images/val ```
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