Python関連の依存ライブラリをインストールする方法

1. 公式 Web サイトのコマンドを使用して、必要な依存ライブラリをインストールします。

(1) anaconda公式サイトに入り、インストールするライブラリ名を検索（登録不要）
ここに画像の説明を挿入します
(2) 必要なバージョンを選択

(3) 公式サイト上のインストールコマンドをコピー

(4) source activate aiai仮想環境に入る上でコピーしたインストールコマンドを実行します。conda install -c pytorch-lts pytorch
ここに画像の説明を挿入します
(5) Pythonにログインしてimport torch成功したかどうかを確認します

2. condaとpipの画像高速化設定

ダウンロードとインストールの速度を向上させるために、conda ソースと pip ソースを国内ソースに変更します。
2.1 conda ソースを変更します
。 ~/.condarc ファイルを変更します。sudo vi ~/.condarc、ファイルの内容を次のように変更します。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

Tsinghua の conda ソースが使用できない場合は、代わりに送信されたソースを使用できます。

channels:
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true

2.2 pip ソースを変更する
参考: Linux とウィンドウの設定 pip ミラーソース、最も実用的な環境ダウンロードアクセラレーション設定 - [まとめて読む] と
入力してconda deactivate仮想環境を閉じ、ターミナルインターフェイスに戻ります
pip ツールを更新します: pip install --upgrade pip
pip ソースを設定します:pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 一般的な深層学習依存関係ライブラリをインストールする

次の conda コマンドを実行して、該当するバージョンと関連する依存ライブラリの関連依存関係を自動的に検索、ダウンロード、インストールします。
(1) opencv ライブラリをインストールします (このライブラリは画像処理に使用されます) コマンド: conda install opencv
(2) torchvision ライブラリをインストールします (このライブラリは高度な事前トレーニングモデルをダウンロードしてトレーニングするために使用されます) コマンド: (3) conda install torchvision
torch ライブラリをインストールします (このライブラリは深層学習に使用されます) タスクでニューラルネットワークモデルを構築、トレーニング、展開します) コマンド: conda install torch
(4) cv2 ライブラリをインストールします (このライブラリは、コンピュータービジョンと画像処理のための多くの関数とツールを提供します): (5 conda install -c necla-ml opencv-python
) tensorboardx をインストールしますライブラリ (このライブラリは、ニューラルネットワークのトレーニングプロセスと結果を分析するための視覚化とツールを提供します):conda install -c conda-forge tensorboardx

4. 依存ライブラリをインストールする際の一般的な問題

問題 1: 依存ライブラリのインストール時に「PackagesNotFoundError」エラーが表示される
ここに画像の説明を挿入します

Conda または同様のパッケージマネージャーの使用時に「PackagesNotFoundError」エラーが発生した場合は、必要なパッケージまたはパッケージバージョンが現在構成されているソフトウェアソースチャネルにないことを意味している可能性があります。この問題を解決するには、 https://blog.csdn.net/weixin_45552562/article/details/109668589を参照してください。次のコマンドを実行してソフトウェアソース情報を更新します:conda update --all
ここに画像の説明を挿入します

再実行conda install torch. それでもエラーが発生する場合は、エラーメッセージに従い、6.1 を参照して公式 Web サイトにアクセスし、インストール用の対応するコマンドを見つけます。