python 3.10不支持torch，因而无法安装和使用cnocr

Python版本对cnocr安装的影响
原创 已于 2022-01-31 19:06:54 修改 · 5.9k 阅读 · 4 ·
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#python #pytorch

于 2022-01-31 19:06:30 首次发布
博客指出win32系统无法安装torch，进而无法安装和使用cnocr。win64系统若安装python3.10，因版本太新无法安装合适的wheel、numpy、torch版本，也无法使用cnocr。换用python3.9后问题解决。

win32是无法安装torch的，因此无法安装和使用cnocr。

win64系统如果安装了python3.10，或许是因为版本太新，也无法安装合适的wheel、numpy、torch版本，因而也无法安装和使用cnocr。

换用python3.9后，一切迎刃而解。

新春快乐。

2022.1.31

ilovecooking
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Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/
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### 支持 Python 3.10 的 PyTorch 版本 目前，PyTorch 官方已经逐步增加对 Python 3.10 的支持。根据官方发布的信息以及社区反馈，自 PyTorch 1.12 开始正式引入对 Python 3.10 的兼容性测试和支持[^4]。然而，在实际使用过程中仍需注意部分功能可能尚未完全适配于特定操作系统或硬件架构。 对于 Windows 用户而言，建议优先通过 Conda 或 pip 工具完成安装操作。以下是两种主流方式的具体说明： #### 使用 Conda 进行安装 Conda 是 Anaconda 发布的一个开源包管理工具和环境管理系统，能够简化依赖项处理过程并减少冲突风险。按照惯例，推荐先创建一个新的虚拟环境再执行安装命令： ```bash # 创建基于 Python 3.10 的新环境 (可选名称 myenv) conda create -n myenv python=3.10 # 激活该环境 conda activate myenv # 安装适用于 CUDA X.X 的 PyTorch (如果不需要 GPU 加速则省略 cuda 部分) conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch -c conda-forge ``` #### 利用 Pip 实现安装 Pip 方法更加轻量级但也存在局限性，尤其是在解决复杂依赖关系方面不如 Conda 方便。尽管如此，它依然是许多开发者青睐的选择之一： ```bash # 升级 pip 至最新版以防潜在问题发生 pip install --upgrade pip # 下载匹配当前系统的 PyTorch 轮子文件(此处假设采用 CPU-only 版本) pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` > **提示**: 如果目标设备配备 NVIDIA 显卡并且希望利用其计算能力，则应依据具体驱动程序版本挑选合适的 CUDA 组件组合形式。 另外值得注意的是，即便某些旧有错误如 `OSError: [WinError 126]` 可能因更新至较新的编译器链而得到缓解，但在迁移至更高版本之前仍然有必要确认本地开发环境中是否存在缺失动态链接库的情况[^3]。 ###
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