一些碎语：因为我之前没学习过python，所以搭建这个环境的周期差不多一周，最终搭好了这个又爱又恨的环境（这个成语用的多少有点文化沙漠了），这里简单梳理一下搭建环境的完整步骤。

首先下载Anaconda

下载地址：https://www.anaconda.com/download/

  1. 进入之后，直接下载最新版即可（不用考虑版本冲突）。

在这里插入图片描述

  1. 下载完以管理员的身份打开。
  2. Install for：选择Just Me
    在这里插入图片描述
  3. 选择一个安装路径。（下面这个图片是我的安装路径，方便你们下面进行比对。Anaconda文件夹是我自己事先建的，你们随意，只要记住自己安装的路径就好）
    在这里插入图片描述
  4. 勾选下图的这个选项（也可以不勾选，然后自己配环境变量），其他的选项我没改，保持默认，你们也可以按需选择。
    在这里插入图片描述
  5. 接下来耐心等进度条跑完（5分钟到1小时不等，可能需要魔法上网）
  6. 点击next
  7. 取消所有勾选，如下图：
    在这里插入图片描述
  8. 至此，Anaconda安装完毕，可以验证一下。win+r打开命令行输入conda -V，如果出现版本号就证明正确安装：（注意区分大小写）
    在这里插入图片描述
    下面的内容是我总结一位B站UP的，不过里面有些内容略过了，所有的内容我都总结在下文了。
    推荐你们先观看他的视频，然后需要的地方再看我的内容作为补充。
    视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV11Z4y1f7u3/

下面的内容是我对视频的总结

先说好，防止有些人找借口偷懒（狗头）：

  • 不需要魔法上网。GitHub虽然是外网，但可以直接访问；
  • 不需要学习克隆，直接下载压缩包即可。

如果“魔法上网”和“克隆”这两个概念没听说过，完全不要紧，本文非必须。

进入正文：

  1. 先去GitHub上下载项目：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
    在这里插入图片描述
  2. 下载后，解压到任意目录。（下图是我的解压目录）
    在这里插入图片描述

注意：到这里，我们已经使用了两个安装目录。一个是Anaconda的安装目录，一个是GitHub项目的安装目录（我当时就把这两个搞混了）。

  1. 配置镜像。
    （1）在开始菜单找到Anaconda Navigator并打开（这个过程中可能会闪几次命令行，正常，等待即可）。
    （2）打开之后，点击上面的channels按钮
    （3）点击Add…，然后把这段粗体放进去：https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/，然后回车。
    在这里插入图片描述

    （4）还有两条镜像，按照步骤（4）再来2遍即可。
    https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
    https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r/
    （5）把之前默认的（default）镜像删除。
    （6）Update channels。
    （7）更新完就可以关闭Anaconda Navigator了。

  2. 在开始菜单找到Anaconda Promot并打开。为了方便，下文把Anaconda Promot面板叫作“Promot面板”。（通过cmd打开的面板下文叫作“命令行面板”，这两个面板不同哦）。

  3. 将Promot面板的路径切换到安装GitHub项目的路径。我以自己来举例：
    下图是我GitHub项目的安装路径：
    在这里插入图片描述
    我要在Promot面板输入以下命令：
    （1）输入d:可以切换到D盘，e:可以切换到E盘。如下图：
    在这里插入图片描述

（2）复制自己GitHub的安装路径，在Promot面板先输入cd 你项目的路径（注意cd后面有个空格）：
在这里插入图片描述

（3）路径切换到自己GitHub路径后，输入conda env create -f environment.yml
这个过程可能需要一些时间。
（4）上一步就是用来搭建虚拟环境的命令，执行完之后可以输入conda info --envs来验证是否创建了环境（建议直接复制加粗部分，手敲容易出纰漏）
在这里插入图片描述

base是默认环境，下面的那个pytorch-CycleGAN-and-pix2pix就是我们刚创建的虚拟环境。
注：如果你虚拟环境的路径与预期不符，一定参看这篇文章：
https://blog.csdn.net/QH2107/article/details/126246310

如果你不需要看上面的文章，跳过下面这段：
如果你按照上面的文章做了，关了Promot面板然后重新打开，输入conda remove -n 虚拟环境名字 --all把之前那个虚拟环境删了。 然后把上面的代码再敲一遍（我当时至少反复敲了10遍，痛）。

备忘（这是一个标记，不用管，往下看）

  1. 第5步把虚拟环境创好了，那肯定就要切换到我们的虚拟环境，输入conda activate pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
    在这里插入图片描述

  2. 打开网址并下载：http://efrosgans.eecs.berkeley.edu/cyclegan/datasets/facades.zip
    下载的是数据集，解压缩到GitHub项目路径下的datasets文件夹下：
    在这里插入图片描述
    如果想下载其他数据集，访问这个地址：http://efrosgans.eecs.berkeley.edu/cyclegan/datasets/
    我就先不下载其他的了。

  3. 现在Promot面板应该还在虚拟环境中，输入conda uninstall visdom，然后输入pip install visdom -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

  4. 然后在磁盘找到你Anaconda的安装路径，选择envs文件夹，选择pytorch-CycleGAN-and-pix2pix文件夹，然后Lib，然后site-packages，然后visdom。

    • 如果有server.py文件，右键以记事本方式打开；

    • 如果没有，打开 server文件夹，右键以记事本方式打开run_server.py；

  5. 打开之后，ctrl+f然后搜索download_scripts()，然后将这一行代码注释（ctrl+/），如下图：
    在这里插入图片描述

  6. 回到Promot面板，输入python -m visdom.server
    在这里插入图片描述
    我们可以访问网址http://localhost:8097/
    下图表示成功：（如果没有上面的工具栏，说明上面的某一步有错误）
    在这里插入图片描述

如果没有工具栏，看这一篇文章：https://blog.csdn.net/qq_40520596/article/details/109485366

其实现在环境就搭好了，为了更直观，我们下载PyCharm社区版：https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download/#section=windows
我用的的2023版本，和2021版本有一点区别（视频里用的2021），不过这些版本都可以用，不同之处下面会将。

使用PyCharm

  • 直接将GitHub项目路径下的pytorch-CycleGAN-and-pix2pix文件夹拖到PyCharm的图标上。
  • 或者在PyCharm中Open这个项目。

上面两种方式任选一种接口。

  1. 打开之后，等PyCharm下方的进度条跑完。然后点击工具栏右侧的设置，打开Settings。
    在这里插入图片描述

  2. 然后选择Python Interpreter
    在这里插入图片描述

  3. 点击下图这个，然后点击Add Local Interpreter
    在这里插入图片描述

  4. 选择Conda Environment
    在这里插入图片描述

  5. 这里PyCharm2021和PyCharm2023有点区别，不管你是哪个版本都看一下2023版本的。所以我们先来讲一下2023版本：
    在这里插入图片描述

（1）先点击上图的文件夹按钮，从你的Anaconda路径下找到condabin下的conda.bat，然后点击Load Environment。
（2）然后就会自动刷新出下面的内容，选择
在这里插入图片描述
选择我们创建的虚拟环境即可。

这里讲一下2021版本的PyCharm：
在这里插入图片描述
因为我没安装2021版本，所以是从上面的视频里截取的，这一段看视频更直观，当然你如果喜欢文字的话，我们继续看这段文字。
（1）选择Existing environment
（2）然后点击interpreter最右侧的三个点，找到Anaconda路径→envs→pytorch-CycleGAN-and-pix2pix→python.exe，然后一直点击OK，如果有进度条就等它跑完。

  1. 打开Python的Terminal（在PyCharm的左下角）
    在这里插入图片描述

  2. 在Terminal中输入这个代码python train.py --dataroot ./datasets/facades --name facades_pix2pix --model pix2pix --direction BtoA
    在这里插入图片描述

  3. 回车然后等几分钟。（注意：一直到这Promot面板都不能关闭，如果关了，找到上面“备忘”，从那开始）

如果执行代码后直接挂了，可以看这篇文章把终端改成cmd：https://blog.csdn.net/weixin_44217936/article/details/120611526
具体什么原因我也不清楚。完全相同的操作，我在一台电脑上不需要改，而另一台电脑就需要改，有知道的大佬可以评论区补充下。

  1. 当Terminal中跑到第2阶段，就能在http://localhost:8097看到结果：
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  2. 到这就结束了，如果没看视频，真心建议你看一下。

结束！

# pycharm # python # 人工智能
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