QT项目出现许多红色错误,但项目编译、运行正常(windosw下)

在Windows环境下,如果QT项目中出现大量红色错误提示,但实际项目仍能正常编译和运行,可能是因为ClangCodeModel插件导致的。禁用此插件,重启QT后,红色错误会消失,代码编辑体验改善。

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QT项目出现许多红色错误,但项目编译、运行正常(windosw下)

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可以编译,但是代码爆红。。。。

解决方法

取消ClangCodeModel插件,即不勾选该插件
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重新启动QT,糟心的红色错误消失,舒服
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### 如何在 Windows 上安装 PyTorch #### 准备工作 为了确保顺利安装 PyTorch,在开始前需确认已满足一些前置条件。这包括但不限于检查显卡驱动版本以及 CUDA 的兼容性[^2]。 #### 创建虚拟环境 建议先创建一个新的 Python 虚拟环境以隔离项目依赖关系。可以使用 `venv` 或者 Anaconda 来完成此操作: 对于 venv 用户: ```bash python -m venv pytorch_env source pytorch_env/Scripts/activate # Linux/MacOS 使用 'source', Windows 使用 'pytorch_env\Scripts\activate' ``` 对于 Conda 用户: ```bash conda create --name pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env ``` #### 安装必要的库 根据需求,可能还需要额外安装其他工具包如 Jupyter Notebook 和图像处理相关的软件包等。这些可以通过 conda 或 pip 进行管理: 通过 conda 安装基础组件: ```bash conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore iopath ``` 通过 pip 安装更多扩展功能模块: ```bash pip install scikit-image matplotlib imageio plotly opencv-python pip install black usort flake8 flake8-bugbear flake8-comprehensions ``` #### 安装 PyTorch 及其相关组件 接下来就是最重要的一步——安装 PyTorch 自身及其配套的 torchvision 库。官方推荐的方式是直接从官方网站获取最新的稳定版安装指令,并按照提示执行相应的命令。通常情况下,Windows 版本会有专门针对不同配置(CPU/GPU, CUDA 版本)优化过的二进制文件可供下载[^1]。 例如,如果要安装带有 CUDA 支持的 GPU 加速版本,则可参照如下命令: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 而对于仅需要 CPU 支持的情况来说,只需简单地运行标准 pip 命令即可: ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` 最后验证安装是否成功,可以在 Python 解释器中尝试导入 PyTorch 并打印其版本号来进行初步测试[^3]: ```python import torch print(torch.__version__) ```
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