Python&aconda系列：（W&L）Conda使用faiss-gpu报错及解决办法、安装numpy的坑、cmd执行Python脚本找不到第三方库、安装tensorflow-gpu时遇到的from

已于 2023-12-25 18:11:56 修改
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分类专栏： # python 文章标签： python conda faiss
于 2023-12-25 17:36:57 首次发布
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一. 通过Anaconda Prompt搭建faiss-gpu1.7.0和tensorflow-gpu1.13.1的联合环境

（1）打开Anaconda3文件夹下的Anaconda Prompt:

在这里插入图片描述

2）新建Anaconda的虚拟环境：

conda create --name 你的虚拟环境名 python=3.6.8

为了便于使用，你的虚拟环境名可以用你的虚拟环境对应的python版本的简称：
比如python=3.6.8，那么虚拟环境名就可以命名为py368

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Index of /anaconda/cloud/ | 清华大学开源软件镜像站，致力于为国内和校内用户提供高质量的开源软件镜像、Linux 镜像源服务，帮助用户更方便地获取开源软件。Index of /anaconda/cloud/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror。这个链接是可以打开的：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud。阿里云的链接打不开。核心的问题大概就是网络的问题。
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关于python的问题：如何配置Python解释器为Conda虚拟环境？
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🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
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初步推断是因为把faiss-cpu 和faiss-gpu 混装引起的一系列问题，下面给出我的解决过程。然后记下来关于faiss的包，例如faiss-gpu，faiss-cpu，faiss等。使用pip unstall faiss-cpu等语句将包删掉。，不知道cudatoolkit=11.3这句起作用没有。
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这张图片显示了在尝试安装 或 时遇到的依赖冲突问题。以下是图片内容的解释： 的安装问题： 的依赖问题：其他版本的 问题：总结：清理现有安装： 根据需求重新安装： 如果你只有 CPU： 检查 CUDA 兼容性： 验证安装： 其他注意事项 如果在安装过程中仍然遇到问题，可以尝试清理 Conda 的缓存： 确保你的 Conda 环境是最新的： 希望这些步骤能帮助你解决 的安装问题！
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若安装了GPU版本的Faiss，仍然报以下错误：module ‘faiss._swigfaiss_avx2’ has no sttribute ‘delete_GPUResourcesVector’。在使用faiss时，报以下错误：module ‘faiss’ has no attribute ‘GpuIndexFlatL2’，已经成功解决。这是因为 faiss库和faiss-gpu同时存在。你可以将faiss卸载，然后再次安装 faiss-gpu。GPU版本的Faiss。CPU版本的Faiss。
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Faiss 安装gpu
01-07
### 安装带有GPU支持的Faiss库 为了在系统上安装具有GPU支持的Faiss库，需先确认环境已配置好CUDA以及必要的依赖项。通常情况下，在Linux环境中操作此过程涉及几个关键步骤。 对于AMD GPU的支持情况而言，由于Faiss官方主要围绕NVIDIA CUDA构建其加速功能，因此直接通过AMDGPU-PRO驱动来实现对Faiss GPU版本的支持较为复杂[^1]。然而，如果目标硬件确实为AMD，则可能需要借助ROCm平台作为替代方案来进行开发和支持[^2]。 当准备就绪后，可以通过Python包管理工具pip轻松获取预编译好的二进制文件： ```bash pip install faiss-gpu ``` 上述命令适用于已经正确设置了CUDA环境变量的情况；而对于基于AMD ROCm架构下的安装，则应参照Facebook AI Research发布的特定指导说明进行调整，比如使用`faiss-rocm`这样的变体名称代替默认选项，并确保按照ROCm文档完成相应设置。 值得注意的是，当前大多数关于Faiss与GPU集成的例子都集中在NVIDIA设备上，针对AMD的具体实践可能会有所不同，建议查阅最新的项目仓库或社区资源获得最准确的信息。
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