一、在anaconda中创建虚拟环境    1、为什么要创建虚拟环境？    答：为了避免库依赖冲突。所以在安装pytorch、tensflow等时最好创建虚拟环境进行安装。    2、创建虚拟环境步骤：    （1）打开anacondaprompt，输入如下代码：condacreate-nopencvpython=3.6    opencv是我自己给虚拟环境起的名字；        3.6是我选的虚拟环境中的python的版本。    这两个东西，大家可以根据自己的需求自行决定。    （2）在创建过程中，会有一个yorn的选择，大家选择y，然后按回车键即可。回车后，运行结果如下，则环境创建

零、我设备的相关信息Python3.8.8Anaconda32021.05查询匹配python3.8.*的OpenCV匹配版本为：4.1.*—4.2.*，我最后安装4.2.0.32版本如下我记录了“从发现问题，到不断试错，最后解决问题”的完整过程，以备自己复盘使用，大家不愿费时的可直接查看总结版的处理方式记录一、问题起源学校计算机视觉课要求完成实验，里头涉及OpenCV的使用，但对于cv2.imshow()语句总是会报错报错信息如下：cv2.error:OpenCV(4.8.0)D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\sr

1.首先我们可以在清华镜像上下载anaconda版本3.5.2.0。装上opencv3.5.2.0版本和python3.6.5版本如果下载最新版本anaconda和其他版本可能会出现问题后续opencv运行会出现很多问题。清华镜像网站上下载anaconda速度更快些：|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirrorIndexof/anaconda/archive/|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。本镜像站由清华大学TUNA协会负责运行维护。https://mirrors.tun

1.关系讲解Tytorch：Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序Anaconda：是默认的python包和环境管理工具，安装了anaconda，就默认安装了condaCUDA：CUDA是一种由显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能解决复杂的计算问题，可用来计算深度学习cuDNN：是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。2.安装AnacondaAnaconda用于构建虚拟环境这里直接用清华源镜像进行下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archiv

一、基础知识1、python解释器python解释器是将python源码高级语言解析为二进制机器语言的工具。安装python是指安装python解释器。注意：python2.x和python3.x不兼容。2、python编辑器python编辑器有很多，比如python解释器自带的IDLE，还有JupyterNotebook，也有如PyCharm、Spyder等主要针对Python代码编辑的编辑器。编辑器和解释器是完全不同的两个东西，本质上没有任何联系。3、包管理工具python最大的优点之一就在于其有丰富的库，pip（packageinstallerforpython）是库管理工具，通过pip

一、Anaconda安装1.Anaconda介绍Anaconda在英文中是“蟒蛇”，麻辣鸡（NickiMinaj妮琪·米娜）有首歌就叫《Anaconda》，表示像蟒蛇一样性感妖娆的身体。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda的下载文件比较大（约531MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和Python）。-----百度百科2.安装官网下载地址link选择产品的个人版选择windows版本下载下载完成后

如遇①anaconda创建python3.6的虚拟环境失败②卡在Collectingpackagemetadata(current_repodata.json):③或报错：PackagesNotFoundError:Thefollowingpackagesarenotavailablefromcurrentchannels:python==3.6详细报错日志：D:\ProgramData\anaconda3\envs>condacreate-npy36newpython==3.6Collectingpackagemetadata(current_repodata.json):doneSolvi

Tensorflow-gpu-2.7.0安装教程和接入PyCharm（学生党详细教程，win10，Anaconda3，python3.9）目录前言 安装前的必要工作！！！一定要看！！！一、查看自己电脑的显卡：  二、Anaconda的安装三、CUDA下载与安装四、cuDNN下载和安装五、创建tensorflow环境六、测试Tensorflow-gpu是否安装成功前言 Tensorflow有cpu和gpu之分，一般你的电脑上要是有GPU（也就是显卡）推荐安装GPU版本的，这样相对于cpu版本而已，运行速度更快！ 本次教程主要是GPU版本，需要提前下载对应的cuda和cudnn。安装前的必要工作！

Pycharm版本：2022.2.3python版本：python3.9目录 第一步：降低opencv版本查看opencv版本方法一：在cmd中输入方法二：在pycharm中输入（或者其他python编辑器） 降低opencv版本第二步：配置python另外的方法：添加环境变量的方法 第一步：降低opencv版本（不知道需不需要但是我做了这个操作）其他文章说要退回4.6以后的Opencv版本，可以先查看自己的opencv版本查看opencv版本方法一：在cmd中输入pythonimportcv2cv2.__version__方法二：在pycharm中输入（或者其他python编辑器）impor

前言：在安装前，如果自己的电脑名称里带中文，请先把自己的电脑重命名，切记不要带中文，否则可能会出错。说明：本人用这套是为了做深度学习，如果我们一样，可以看下去，不一样也有参考价值。本文不包括pycharm的安装教程！Anaconda主要是方便后续导包，装完Anaconda你可以拥有python、JupyterNotebook，不需要额外下载，且很多深度学习的教学都是用JupyterNotebook展示的。Pycharm也是非常流行的python编译器，我习惯用这个。正文：本文分为三部分：Anaconda下载、配置虚拟环境变量和pycharm新建项目。一、Anaconda下载1.首先到Anaco