本地安装mindspore-cpu

1、创建虚拟环境
cmd打开命令行窗口之后,输入以下命令创建虚拟环境, Python 版本为 3.8 ,创建过程需要输入 y 确认。
>> conda create -n hwms python==3.8

 

2、虚拟环境创建成功后输入对应名称即可进入对应虚拟环境

>> activate hwms

进入hwmns并安装mindspore。我安装的是cpu版本,mindspore2.0.0

conda install -c mindspore mindspore-cpu

安装mindspore的命令可以根据自己的需要从官网查找Package repository for mindspore :: Anaconda.org

如果在安装中出现报错

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels 后面跟着包的名字

需要进入annaconda网站利用命令解决

参考:(2条消息) PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels的解决办法_正在学习的黄老师的博客-优快云博客

3、配置成功
在虚拟环境打开python,输入import mindspore验证是否安装成功

4、在pycharm中使用上述安装好mindspore的虚拟环境

将cmd里创建的python虚拟环境应用于pycharm

选择现有环境:

点击确定  即可开始mindspore编程

### 解决 `pip` 安装 `mindspore-dev` 时找不到匹配分发版的问题 当遇到 `No matching distribution found for mindspore-dev` 错误时,这通常意味着当前配置下的 Python 或者 pip 环境无法找到适合的包版本。以下是几种可能有效的解决方法: #### 方法一:更新 Pip 至最新版本 确保使用的 pip 是最新的可以减少因工具本身过旧而导致的一系列兼容性问题[^2]。 ```bash python -m pip install --upgrade pip ``` #### 方法二:切换至国内镜像源安装 由于网络原因可能导致国外官方 PyPI 源下载速度慢甚至不可达,此时可尝试使用国内如阿里的 PyPI 镜像服务来加速获取软件包的过程[^4]。 ```bash python -m pip install mindspore-dev -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ ``` #### 方法三:确认环境适配情况并调整 Python 版本 有时特定库只支持某些范围内的 Python 版本;如果正在使用的 Python 不在此范围内,则会出现上述错误提示。对于 MindSpore 来说,建议先查阅其官方文档了解具体的支持列表后再做相应设置[^1]。 #### 方法四:考虑重新编译 Python 并指定路径安装 针对部分老旧操作系统(例如 CentOS 6),可能存在依赖项缺失的情况,这时可以通过自定义编译新的 Python 版本来规避此类隐患[^3]。 ```bash ./configure --prefix=/usr/local/python38 && make && make install source ~/.bashrc pip3 install mindspore-dev ``` 以上措施能够帮助克服大多数情况下由 `pip` 引起的相关难题。值得注意的是,在执行任何更改之前最好备份现有工作区数据以防万一。
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