在window本地使用anaconda+pycharm跑模型

最新推荐文章于 2025-04-14 16:10:28 发布
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文章标签： pycharm python pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_62291184/article/details/130477047
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该文指导如何在Windows系统中结合Anaconda和PyCharm设置虚拟环境，并安装所需依赖及PyTorch来运行特定的语音转换模型。首先，需创建并选择conda虚拟环境，然后在环境中安装requirements.txt列出的包和PyTorch的CPU版本。如果遇到包缺失问题，可通过conda命令行安装，或尝试从其他源获取。若所有方法都尝试过后仍无法解决，可能需要重新配置环境。

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在window本地使用anaconda+pycharm跑模型

模型地址：https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI
前提已经下好了anaconda+pycharm
且安装了一个虚拟环境（教程见链接）

一、联动pycharm,使用conda管理包

1.选择增加一个虚拟的解释器

在这里插入图片描述

2.选择conda配置环境

第一个红框选anaconda文件下的_conda.exe
第二个红款选择你虚拟环境的Python解释器的路径
在这里插入图片描述

3.在conda 中安装依赖和pytorch

在这里运行conda
在这里插入图片描述

cd 到模型的目录，比如

cd E:\My______code\py_lab_code\Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI-main

安装依赖

conda install -r requirements.txt

4.安装pytorch

还是安装cpu版本的

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

5.编辑运行配置

在这里插入图片描述
选择创建好的虚拟环境和运行的文件路径，这里是infer-web.py.如图所示
在这里插入图片描述

6.如果运行后出现了找不到包的情况，在anaconda命令行中conda install 你要的包

在这里插入图片描述
可能会出现的问题
清华源里没有要安装的包，conda会提醒你到anaconda官网中去找
如果这些都试过了，还是不行，就只能重新走一遍上面的过程了（痛）

reddiey
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将镜像的详情页也打开，等会要用，也可以看看其介绍（https://www.codewithgpu.com/i/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/RVC_WebUI）训练完成后，你可以在jupyterlab的/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/weights/找到训练结果，尾缀为.pth，这就是你的声音文件，将其下载到本地。选择公网网盘-阿里云盘，下载你的声音文件到实例中，下载路径不用变。
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Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 使用教程 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI Easily train a good VC model with voice data
yolov8 pycharm pytorch 安全帽
03-09
### 实现方案 #### 1. 安装依赖库并配置环境 为了在 PyCharm 中使用 YOLOv8 和 PyTorch 进行安全帽检测，需创建一个新的 Python 虚拟环境，并安装必要的依赖项。可以利用 Anaconda 来简化这一过程[^3]。 ```bash conda create --name yolov8_env python=3.9 conda activate yolov8_env pip install torch torchvision torchaudio pip install ultralytics ``` 上述命令会建立名为 `yolov8_env` 的新环境，并安装最新版的 PyTorch 及 Ultralytics 提供的支持 YOLOv8 训练和推理所需的工具包。 #### 2. 数据准备与预处理 对于数据集的选择，建议采用已有的高质量标注数据集来加速模型开发流程。例如，在 GitHub 上开源的一个安全帽检测数据集包含了大量经过 LabelImg 标注过的图像资源[^4]。下载完成后，按照官方文档说明调整文件夹结构以便后续操作。 #### 3. 编写训练脚本 编写用于加载自定义数据集并对模型进行微调或重新训练的 Python 文件： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.yaml') # 加载YOLOv8 nano预训练权重 results = model.train(data='path/to/dataset', epochs=100, imgsz=640) ``` 这段代码展示了如何初始化一个基于 YOLOv8 架构的小型网络实例，并指定要使用的数据路径、迭代次数等参数来进行本地化适应性改进[^1]。 #### 4. 部署应用界面 考虑到实际应用场景的需求，还可以借助 PyQt 或者 PySide 库构建图形用户界面(GUI)，方便非技术人员操作整个系统。这里给出一段简单的 GUI 示例代码片段: ```python import sys from PySide6.QtWidgets import QApplication, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget class HelmetDetectionApp(QWidget): def __init__(self): super().__init__() layout = QVBoxLayout() self.label = QLabel("点击按钮开始检测...") button = QPushButton("启动摄像头") button.clicked.connect(self.start_detection) layout.addWidget(self.label) layout.addWidget(button) self.setLayout(layout) if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = HelmetDetectionApp() window.show() sys.exit(app.exec()) ``` 以上程序框架能够帮助快速搭建起具备基本功能的应用窗口，其中具体的安全帽检测逻辑则可通过集成之前提到的 YOLOv8 模型完成[^2]。
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