Conda は pytorch 仮想環境を作成し、opencv が pycharm でコードを要求しない問題を解決します

1 仮想環境を作成する

conda create -n pytorch python=3.9

2 アクティブ化して仮想環境に入ります

最初の入力は起動と入力を同時に行うもので、その後の入力も同じコマンドです。

activate pytorch

すでに仮想環境に入っています:
仮想環境に入る

3 pytorchをインストールする

pytorch 公式 Web サイトにアクセスし、一番下に移動して選択に従って torch をインストールします。私のコンピューターには GPU がありません。次に、CPU バージョンを直接選択し、下の図に示すように Conda 経由でダウンロードし、コンテンツをコピーします。 of このコマンドを一番下で実行して仮想環境にインストールします。
ここに画像の説明を挿入

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

インストールが成功したら、conda list を使用してインストールされたライブラリを表示します。

4 画像処理ライブラリをインストールする

skimage(scikit-image)
PIL(ピロー)
cv2(opencv)
- これら 3 つのライブラリは、インストール用とインポート用の異なるライブラリです
  。順番に入力します。

conda install scikit-image
conda install pillow  # 可省略，scikit-image安装后PIL已经安装好
conda install opencv-python  # 如果安装失败则改用pip install opencv-python

注: バージョンを指定する必要がある場合は、conda install opencv-python==3.4.1.15 のようにバージョン番号を追加します。

インポート:
ここに画像の説明を挿入
正常にインポートされました。

5 pycharmでコーディング環境として仮想環境を選択します

pycharm を開きます –> ファイル –> 設定
ここに画像の説明を挿入
プロジェクト –> Python インタープリター –>

設定 [設定] ボタンをクリックした後、追加を選択して

Virtualenv 環境 –> 既存の環境を選択します –> 右端の 3 つの点をクリックし

、ポップアップします。ウィンドウで、Anaconda にインストールしたばかりの仮想環境の Python インタープリターアドレスを選択し、それを選択して下の [OK] をクリックします。
ここに画像の説明を挿入
もう一度「OK」をクリックします:

この時点で、ロードされた仮想環境に pytorch が存在し、現在のインタープリターが正常に構成されたことがわかります。「OK」をクリックすると、pycharm が新しい仮想環境をロードしてコーディングを開始します。
ここに画像の説明を挿入

6 opencv が pycharm でコードのプロンプトを表示しない問題を解決する

opencv は間違いなくコンピュータービジョンで最高のツールですが、コードをプロンプトすることができず、コーディングプロセスが不快です。これは明らかに耐え難いものであり、解決する必要があります。
ここに画像の説明を挿入
解決策は 2 つあり、原理はあまり説明されませんが、ご自身で理解できると思います。

6.1 解決策 1: cv2.pyd のパスを変更する

ここに画像の説明を挿入
簡素化するには、cv2.pyd を上位ディレクトリの site-packages に直接コピーし、

pycharm がロードされるのを待ってから再試行すると、プロンプトが実際には cv2.pyd から取得されるため、opencv はコードのプロンプトを表示できるようになります。
ここに画像の説明を挿入

6.2 解決策 2: pycharm のパスを設定する

前の方法の影響を回避するには、まずサイトパッケージ内の cv2.pyd ファイルを削除し
ここに画像の説明を挿入
、pycharm がロードされた後、プロンプトのない状態に戻します。

ファイル –> 設定 –> プロジェクト –> Python インタープリター –> 設定ボタン –> すべて表示
ここに画像の説明を挿入
下部のマッピングをクリックし、

ポップアップウィンドウで $+$ 記号は

、Anaconda の仮想環境 pytorch を選択します。Lib–>site_packages–>cv2、cv2 を選択して、下部の [OK] をクリックします。

このとき、Python インタープリターには cv2 へのパスがあり、括弧はユーザーが手動で追加しました。
ここに画像の説明を挿入
次に、ステップごとに [OK] をクリックすると、pycharm の読み込みが開始され、テストの読み込み後に、

opencv にもプロンプトが表示され、どちらの方法も有効です。