标签：Python python 虚拟环境 conda forge Conda 安装 mindspore
Conda配置Python虚拟环境以搭建实验环境
故事起源
故事起源于人工智能导论的一个实验，其中用到了华为开源自研AI框架MindSpore，需要在pycharm里面配好虚拟环境，安装好需要的包，否则代码跑不起来。
用到的软件：
- PyCharm Community Edition 2020.3.3
- Anaconda3-2022.05-Windows-x86_64
首先需要导入mindspore包：
import mindspore.nn as nn
这个包在anaconda网站上没有，无法通过pycharm IDE自动安装[1]，我们得手动安装。
如果你点了自动安装的话，会在右下角出现安装包失败的提示信息：
详细信息是这样的：
大意就是说在当前默认的channels里面找不到这个包，无法采用 conda install -p mindspore_py39[2]mindspore -y指令直接安装。(看已执行命令那一栏可以知道。)
去官网mindspore安装，对应自己的机器架构选择相应的安装方式，因我之前安装了anaconda，这里采用conda安装方式。
新建一个虚拟环境
接下来跟着下面的安装教程走：
创建并进入Conda虚拟环境
根据您希望使用的Python版本创建对应的Conda虚拟环境并进入虚拟环境。 如果您希望使用Python3.7.5版本：
conda create -c conda-forge -n mindspore_py37 -c conda-forge python=3.7.5 activate mindspore_py37
打开Anaconda Prompt控制台，会是这个样子：
我们先用conda create -h命令看看上面的指令的大致意思：
`一些用到的选项` Channel Customization: -c CHANNEL, --channel CHANNEL Additional channel to search for packages. These are URLs searched in the order they are given (including local directories using the 'file://' syntax or simply a path like '/home/conda/mychan' or '../mychan'). Then, the defaults or channels from .condarc are searched (unless --override-channels is given). You can use 'defaults' to get the default packages for conda. You can also use any name and the .condarc channel_alias value will be prepended. The default channel_alias is https://conda.anaconda.org/. Target Environment Specification: -n ENVIRONMENT, --name ENVIRONMENT Name of environment.
所以这两句的意思是：
conda create -c conda-forge -n mindspore_py37 -c conda-forge python=3.7.5
`搜索包的频道为conda-forge,新建一个名为mindspore_py37的虚拟环境，虚拟环境对应的python解释器版本为3.7.5`
activate mindspore_py37
`激活这个虚拟环境，即从当前虚拟环境切换到mindspore_py37这个虚拟环境`
于是适用于我们机器的指令应为：
conda create -c conda-forge -n mindspore_py39 -c conda-forge python=3.9.12
activate mindspore_py39
查看python版本：cmd 输入
python --version：
或者去
anaconda安装目录，运行其下的python.exe解释器：![image-20220605125310387]()
将指令输入到Anaconda Prompt控制台，可以看到我们的虚拟环境从默认的(base)变成了我们新建的(mindspore_py39)：
本地文件里也多了这个虚拟环境文件夹：
envs目录存储你用conda建里的所有虚拟环境。(区别于默认的环境base)
其下的Lib>site-packages目录里也有了些基础包：
在虚拟环境中安装要用到的包
跟着教程走，继续输入指令：
conda install mindspore-cpu -c mindspore -c conda-forge
从mindspore和conda-forge这两个频道搜索并安装名为mindspore-cpu的包
安装MindSpore
确认您处于Conda虚拟环境中，并执行如下命令安装最新版本的MindSpore。如需安装其他版本，可参考版本列表在
mindspore-cpu=后指定版本号。conda install mindspore-cpu -c mindspore -c conda-forge
安装的包安在本地的路径的哪里？
安装完毕后输出了done，可在site-package里看到新安装的包：
设置Python解释器-切换项目运行的虚拟环境
回到pycharm重新设置此项目的Python解释器：
这里需找到新建虚拟环境文件夹中的
python.exe，作为项目的Python解释器。
我的理解是，Python解释器设置成哪个虚拟环境中的，项目运行时的虚拟环境就是对应的虚拟环境，用到的包也在这个虚拟环境文件夹中找，找到了就能import。可以在这里的页面看到需用的包
mindspore-cpu。
右下角可以快速设置、添加Python解释器：
试图运行写好的train.py文件，结果报了个错：
搜了一下，发现直接用 pip install easydict就能安装。
注意这里的虚拟环境是哪个，安装的时候就会安装到哪个虚拟环境中，确认一下是要用到的
mindspore_py39就行。要是图省事，也可在pycharm里面的终端安装包：
记得确认下虚拟环境是不是你项目运行的那个虚拟环境。
运行一下，发现跑起来了：
到此，虚拟环境配置完毕。(～￣▽￣)～
附-pip使用国内镜像源
有时pip install指令安装一些包的时候，由于要访问外网，下载速度太慢了无法接受，故需改用国内镜像源以大幅度提高下载速度。
照着菜鸟教程弄就行，这里我的C:\Users\xx\目录下一开始是没有pip文件夹的，只要新建一个pip文件夹，在里面写一个pip.ini文件就行。
标签：Python,python,虚拟环境,conda,forge,Conda,安装,mindspore 来源： https://www.cnblogs.com/Matrix-250/p/16343894.html
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