pycharm环境配置

提醒：所有操作都是在anconda的yolo的环境下进行的，在创建yolo环境后，之后每次进入CMD都需要切换到yolo环境中去（否则进入默认的base环境中）下载yolov5源码，解压，可以看到里面有requirements.txt文件，里面记录了需要安装的包，这个txt文件可以帮助我们一键下载这些依赖包。anconda安装好后，conda可以创建多个运行环境，默认是base环境。在cmd命令行

需求背景客户需要在mac环境下安装miniconda，提示安装失败，主要原因是安装版本不对，在选择合适版本，配置好环境后问题得以解决！

客户需求背景主要原因是各个包版本不兼容。

需求背景客户是做偏前端开发的，日常工作需要进行web应用测试，模拟人类浏览器的行为；需要一些基础的技术栈：PythonHTMLCSSJavaScript以上是客户环境↑安装过记录。

解决深度学习环境配置中常见的 ModuleNotFoundError: No module named 'torch' 报错。本文深度解析该问题的四大成因：全新环境未安装、多环境路径混淆、IDE内核未刷新、版本安装错误。提供从基础诊断到CUDA/CPU版本选择的完整排查流程，并推荐自动化环境配置方案，实现一键完成Python环境检测、PyTorch版本匹配及安装验证，助您快速搭建可用的深度学习开发

工欲善其事必先利其器，选择趁手的工具会让你效率翻倍，本文介绍了学python绕不过的两个编辑器pycharm和vscode，文中介绍了两者的差异，重点手把手教你配置两种环境，这将是你能看到的最详细的教程！

本文将介绍使用安装工具一键安装GDAL的流程，自动安装系统级依赖和依赖库。

 本文将详细介绍使用工具安装anaconda-->创建conda环境-->安装YOLOv5（包括GPU和CPU）-->安装Pycharm-->配置Pycharm解释器的详细流程。

​本文将详细介绍使用工具安装anaconda-->创建conda环境-->安装YOLOv8（包括GPU和CPU）-->安装Pycharm-->配置Pycharm解释器的详细流程。