conda安装opencv,pytorch

最新推荐文章于 2025-06-24 12:14:39 发布
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本文介绍在Windows 10环境下使用Anaconda的清华源进行环境搭建的过程。提供了PyTorch及OpenCV的具体安装命令，帮助读者快速配置好开发环境。

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在Conda中安装PyTorch
Bsv___的博客
10-10 1250
PyTorch提供了不同的安装选项，包括CPU版本和使用特定GPU的版本。首先，我们需要安装Conda，它是一个用于管理Python环境和软件包的工具。您可以从Anaconda官网下载适合您操作系统的Conda安装包，并按照安装指南进行安装。PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。在安装完成后，打开命令行终端，并创建一个新的Conda环境。如果您看到了PyTorch的版本号，那么恭喜您，PyTorch已经成功安装并可以正常使用了！步骤1：安装Conda。
Conda安装opencv4.5和opencv-contrib
t18438605018的博客
01-06 8257
1.conda创建虚拟环境（可选） conda create -n pytorch python=3.8 更多细节，可参考博客 2.激活虚拟环境（可选） conda activate pytorch 3.安装opencv-python pip install opencv-python==4.5.1.18 注：不带版本号的话，默认安装最新版。带版本号的话一定要确定有此版本，否则找不到该版本。 更过细节，可看opencv-python官网 4.安装opencv-contrib-python p
Conda 安装Pytorch
zhouzhiwengang的专栏
05-18 5963
（2）将复制的代码粘贴到命令行格式下，弹出提示，输入 y，即可完成安装，显示“done”。2.测试pytorch：import。1.进入python：python。（3）pytorch 模块验证。温馨提示：查询虚拟环境列表。
Conda环境下OpenCV环境的打包与部署
最新发布
weixin_33562004的博客
06-24 307
Conda是一个开源的包、依赖和环境管理系统，可以用来安装多个版本的软件包及其依赖关系并轻松地在它们之间切换。它为Python程序和科学计算提供了包管理，同时支持多种编程语言，如Python、R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C/C++和Fortran等。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它拥有大量的计算机视觉算法，被广泛应用于学术研究、工业应用、以及嵌入式系统开发等领域。OpenCV可以帮助开发者进行图像处理、视频分析、物体检测、模式识别等多种任务。
conda安装pytorch
且视他人之疑目如盏盏鬼火
07-31 4509
if 0: print("True") else: print("False") score = int(input("请输入成绩： ")) if score>=90: print("A") elif score>=80: print("B") else: print("C")
conda 安装 pytorch
Caijingxiang的博客
10-20 598
安装pytorch 1. 创建python环境 conda create -n py36+torch python=3.6 2. 换源 生成.condarc文件 conda config 修改文件内容： channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.
python，pycharm，conda，opencv，pytorch，yolov8环境配置（新手上路）
2301_80361715的博客
07-17 651
整合了一些环境配置
pytorch安装和opencv安装
xianermi的博客
12-06 1609
pytorch安装和opencv安装
【pytorch】anaconda环境安装CPU版本pytorch和opencv
weixin_53055720的博客
03-03 1382
刚安装好anaconda后用该conda env list（显示anaconda环境有哪些）可以看到只有base环境，接下来就是要创建新的虚拟环境了。报错原因，大概率是下载过程太慢，但之前已经添加了镜像下载地址，所以再慢也不会慢到哪去，重下一遍就好了。我是集成显卡，所以下的cpu版本，按照下面指令输出false即cpu版本的pytorch安装成功了。ps：-n后是环境名称，随便起。python版本只写到两位就可以了，后面的可以省略。通道就像是一个下载地址，通过这个通道来获取要安装的东西。
conda安装pytorch失败、过慢解决方案
Max_Adrew的博客
01-07 1893
CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url 1、设置清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add cha
在conda中安装pytorch
热门推荐
xswl5148的博客
07-02 2万+
在conda中安装pytorch一、创建conda环境二、进入环境三、安装pytorch四、测试 一、创建conda环境 打开cmd，使用以下命令可以创建一个名为pytorch的环境，python版本是3.8。 conda create --name=pytorch python=3.8 二、进入环境 刚刚创建的环境叫pytorch，所以用以下命令进入这个环境： activate pytorch 如果在命令行行首出现（pytorch）字样，就是成功进入环境了。如下图： 如果没有出现，那
linux conda 安装pytorch
sinat_41132860的博客
11-15 455
pytorch的源在国外，下载速度会比较慢 为了加快安装速度，添加清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 或者可.
Conda的PyTorch安装
m0_50539226的博客
05-11 2427
Conda的PyTorch安装 一、前言 今天把代码部署到了一个新服务器上，想要运行却发现代码运行极其缓慢，推测是代码运行在了CPU上。 于是尝试执行了如下语句 import torch print(torch.cuda.available()) 打印的结果为False，说明此时的cuda不可用，推测正确，代码确实是在CPU上跑的。 于是执行nvidia-smi查看显卡，发现显卡cuda版本是11.3，而执行conda list，发现torch版本为1.7.0，上torch官网查询后发现，torch的1.
conda下安装pytorch
门前大橋下丶
08-07 1676
1.去官网下载安装网址：https://pytorch.org/get-started/locally/ 2.其他方法安装 pytorch快速安装【用阿里云源最快】： pip install torch == 1.1.0 torchvision==0.3.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ conda下pytorch源 选择自己需要的版本下载 使用命令conda install -n your-conda-env-name --use-local yo
conda 安装pytorch（gpu）
weixin_44737691的博客
03-13 1万+
根据上图可知，我安装了CUDA 11.3版本，那么可选的cuDNN版本有很多，这里我直接无脑安装了最新版本，也就是cuDNN的8.4.0版本，同样是用清华镜像源来安装。如上图，这一条命令可以满足我的pytorch和cuda之间的对应关系，因此，我们复制它并运行，即可安装Pytorch 1.11.0。系统的CUDA版本决定了系统最高可以支持什么版本的cudatoolkit，它是向下兼容的。提醒：下面的操作也是要在激活虚拟环境的情况下进行的！pytorch的版本也是和CUDA版本有对应关系的。
Conda环境安装Pytorch
nk1610099的博客
06-30 1711
因为每次都要查太繁琐，写一个note，记录一下国内镜像装包步骤。
在 Conda 环境中安装 PyTorch
weixin_45108047的博客
04-21 6071
PyTorch 是一个用于机器学习和深度学习的开源框架，由 Facebook 的人工智能研究团队开发。它提供了丰富的功能和灵活的接口，使得在 Python 环境中进行深度学习任务变得更加简单和高效。在本博客中，我们将介绍如何在 Conda 环境中安装 PyTorch，以便您可以轻松地开始深度学习项目。
conda环境下安装Pytorch
prior___的博客
08-17 1900
在安装pytorch之前，请先查看当前电脑中已安装的的CUDA版本（在终端输入nvcc -V查看）进入官网，查找到对应的系统与版本选择安装方式：pip or conda.（笔者推荐在自己建立的conda虚拟环境中进行安装）创建好conda虚拟环境后，复制官网中的命令即可下载注意，使用conda下载的时候不要加额外的channels，只保留default即可总体安装用时大概五分钟。
conda安装opencv2库
03-21
### 如何通过 Conda 安装 OpenCV2 库 可以通过 `conda` 命令从特定的通道（channel）安装 OpenCV2 库。以下是具体方法： #### 方法一：从 conda-forge 渠道安装 可以使用以下命令来安装最新版本的 OpenCV，该版本通常会兼容多个 Python 版本并支持多种功能模块： ```bash conda install -c conda-forge opencv ``` 此命令将自动解析依赖关系，并从 `conda-forge` 频道下载适合当前系统的 OpenCV 软件包[^1]。 如果需要指定某个特定版本（如 OpenCV 2.x），可以在命令中显式声明目标版本号： ```bash conda install -c conda-forge opencv=2.4.13 ``` 需要注意的是，OpenCV 的官方维护者已经停止对旧版的支持，因此某些低版本可能无法直接通过上述方式获取。在这种情况下，建议尝试其他替代方案或手动编译源码。 #### 方法二：针对 Anaconda 环境下的额外配置 对于基于 Anaconda 构建的工作环境，在 PyCharm 或 Jupyter Notebook 中集成 OpenCV-Python 可能还需要进一步调整设置。例如，当项目涉及 TensorFlow 和 PyTorch 并存时，则需特别注意不同框架间的 CUDA 工具链冲突问题[^3]。 一种解决办法是单独创建一个新的虚拟环境用于隔离各组件之间的相互影响： ```bash # 创建名为 cv_env 的新环境 conda create --name cv_env python=3.7 # 激活新建环境 conda activate cv_env # 在激活状态下执行安装操作 conda install -c conda-forge opencv=2.4.13 ``` 另外，为了提高国内用户的访问速度，还可以利用清华大学开源镜像站点作为自定义频道地址完成相同任务[^4]: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda install opencv=2.4.13 ``` 以上步骤能够有效降低因网络延迟引发的各种错误提示现象的发生几率。 #### 注意事项 尽管存在多条路径可供选择，但在实际部署过程中仍应充分考虑所选软件栈的整体稳定性以及长期可维护性等因素的影响。尤其是面对跨平台移植需求或者硬件加速特性启用场景下更显得尤为重要[^2]。
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