Pycharm配置conda环境(解决新版本无法识别可执行文件问题)

引言:

很多小伙伴在下载最新版本的pycharm或者更新到最新版本后为项目配置conda环境的时候,发现文件夹目录中无法显示可执行文件(一般为python.exe),以下就是本人遇到该问题后试验和解决该问题的一些方法和思路。

一般遇到该问题的人群有两种,一种是刚入门对pycharm进行conda环境配置的小白(例如我),不熟悉相关环境配置的操作和过程,还有一种是入坑pycharm有段时间的老手,在更新pycharm版本后遇到这个问题,那么我将针对这两类人群分别给出不同的解决方法以及建议。

Pycharm配置conda虚拟环境

对于小白:

pycharm配置conda环境:

首先,你要确保自己已经创建好了虚拟环境,并一定要确保在conda env list里面有你的环境的名称(因为有些同学可能通过一些别的方法创建的虚拟环境会导致其无法显示名称,只能通过路径进行激活)

其次,打开pycharm,无论你是新创建项目配置conda环境或者是在已有项目上添加conda环境,基础的操作都大差不差。

  • 对于新建的项目:

JEH7~SC{02YMQ{6EJLO9DC0.png

新建项目->选择自定义环境->选择现有->类型为conda->选择路径:注意,这里的路径指的是你的虚拟环境所在的存储位置,并且一定要注意,新版本的pycharm不是选择python.exe或者conda.exe这两个可执行文件,而是选择conda.bat这个可执行文件(一般在bin文件夹下)->选择环境:选择你为项目创建的虚拟环境就行

  • 对于给已有项目添加conda环境:

QQ图片20240501161915.png

设置->找到你的项目,点击该项目的python解释器界面->点击添加解释器,并选择本地解释器

(`LFF(L5AT328YCF_DJI24O.png

左侧栏选择conda环境->在conda可执行文件中寻找conda.bat文件->选择现有的环境->选择你为你的项目所配置的虚拟环境

对于老手:

我们的目的是给pycharm里面的相关项目上加上相关的conda虚拟环境,也就是说在这两者之间建立联系,那么当其中出现问题的时候错误的可能就有三处:

  • conda或者虚拟环境有问题

  • pycharm本身有问题

  • conda和pycharm之间的联系有问题

  1. 对于conda本身的问题:

建议检查conda版本或者检查conda本身源文件是否受损,检查conda里面的bin文件夹是不是被你误删了,或者是虚拟环境的源文件是否受损,虚拟环境是否正常创建运行

  1. 对于pycharm本身的问题:

新版的pycharm确实存在较多问题,建议可以关闭新版的UI,实在不行就卸载后安装老版本

  1. 对于conda和pycharm之间的联系问题:

这里的问题是最常见的,最最最可能的就是二者的版本不匹配的问题,你的Anaconda版本太老了(想一下是不是很久没更新了),所以导致新版的pycharm无法识别到conda.bat该可执行文件,如果再不行建议索性把两者都卸载后重新安装一下。

以上就是我的一些关于pycharm中配置conda虚拟环境的方法和意见,希望对你有所帮助,也欢迎点赞,收藏和交流 O(∩_∩)O~

如何系统的去学习大模型LLM ?

作为一名热心肠的互联网老兵,我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来

😝有需要的小伙伴,可以V扫描下方二维码免费领取🆓

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

img

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

在这里插入图片描述

四、AI大模型商业化落地方案

img

阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2:AI大模型API应用开发工程

  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
  • 内容
    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.2.1 什么是Prompt
    • L2.2.2 Prompt框架应用现状
    • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    • L2.2.4 Prompt框架与Thought
    • L2.2.5 Prompt框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
    • L2.3.1 流水线工程的概念
    • L2.3.2 流水线工程的优点
    • L2.3.3 流水线工程的应用
    • L2.4 总结与展望

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
  • 内容
    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.3.1 ChatGLM的特点
    • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
    • L3.4.1 LLAMA的特点
    • L3.4.2 LLAMA的开发环境
    • L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
  • 内容
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划:

  • 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
  • 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
  • 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
这份完整版的大模型 LLM 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

😝有需要的小伙伴,可以Vx扫描下方二维码免费领取🆓

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/739216.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Keil移植库文件的方法

创建新的文件夹,并且添加已存在的文件: 点击小锤子按钮选择下图所示的界面: 为编译器指明编译路径:

APM教程-SkyWalking安装和配置

SkyWalking简介 APM (Application Performance Management) 即应用性能管理,属于IT运维管理(ITOM)范畴。主要是针对企业 关键业务的IT应用性能和用户体验的监测、优化,提高企业IT应用的可靠性和质量,保证用户得到良好的服务&#…

宝兰德受邀出席多样性算力产业峰会2024,共探未来算力新趋势

近日,以“共筑新算力,智启新未来”为主题的多样性算力产业峰会2024在北京成功举办。本次峰会由中国通信标准化协会多样性算力产业及标准推进委员会(CCSA TC622,以下简称“推委会”)主办,邀请了来自计算产业…

Hadoop 2.0 大家族(四)

目录 七、Flume(一)Flume简介(二)Flume入门 八、Mahout(一)Mahout简介(二)Mahout入门 七、Flume Flume是一个分布式高性能、高可靠的数据传输工具,它可用简单的方式将不同…

文华财经股票期货K线形态提示主图指标公式源码

文华财经K线形态主图指标公式源码: A1:ABS(O-C)HHV(ABS(O-C),20)&&ISUP; //DRAWCOLORKLINE(A1&&BACKSET(ISLASTBAR,SUMBARS(A1,1)),COLORLIGHTBLUE,0); DRAWSL(A1&&BACKSET(ISLASTBAR,SUMBARS(A1,1)),L-2*MINPRICE,0,6,0,COLORRED),LINE…

【WEB前端2024】3D智体编程:乔布斯3D纪念馆-第47课-动态切换内嵌blender展厅的壁画

【WEB前端2024】3D智体编程:乔布斯3D纪念馆-第47课-动态切换内嵌blender展厅的壁画 使用dtns.network德塔世界(开源的智体世界引擎),策划和设计《乔布斯超大型的开源3D纪念馆》的系列教程。dtns.network是一款主要由JavaScript编…

驾照减分考试搜题软件?分享四个可以搜答案的软件 #其他#笔记#经验分享

大学生们可以通过使用搜题软件,快速找到自己遇到的问题的答案,提高学习效率,以下分享各类型的供大家学习。 1.彩虹搜题 这是个微信公众号 学生或者是成年人使用非常广的一款学习应用软件,里面包含了各行各业的海量题库&#xf…

QT实现QGraphicsView绘图 重写QGraphicsSvgItem类实现边框动画

目录导读 简述使用 QTimer 实现 QGraphicsSvgItem 边框动画效果 简述 在了解学习WPS的流程图的时候,发现它这个选择图元有个动态边框效果,而且连接线还会根据线生成点从头移动到尾的动画。像这种: 在QML中实现这种动画属性很简单&#xff0…

晨持绪科技:开好一家抖音小店运营怎么做

在数字时代,抖音小店以其独特的社交媒体优势迅速崛起,成为许多创业者的新宠。但如何有效运营,却是一门学问。首要任务是确定你的小店定位,这关系到后续的产品选择、目标客户群及营销策略。定位明确后,接下来便是挑选适…

Spring框架学习笔记(本地印象笔记搬运)(整理中)

1、背景 Spring作为Java Web开发使用最频繁的框架,具有非常高的学习价值,在Spring框架源码中包含了很多设计模式(单例、原型、代理、观察者等),读懂这些源码有助于拓宽开发思路,同时也能提高后端排查错误的…

win10免安装配置MySQL8.4.0

注:此教程基于win10 22H2 版本 1、下载最新版本MySQL压缩包 下载链接:MySQL官网下载地址 点击第二行的 ZIP Archive 后面的Download(当前时间2024-06-19最新版本是8.4.0) 2、解压并添加配置文件 下载完毕后,解压缩…

Java程序之可爱的小兔兔

题目: 古典问题,有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少? 程序分析: 兔子的规律为数列1,1,2,3,…

【数据结构与算法】Dijkstra算法、Floyd算法

文章目录 最短路径Dijkstra算法实现 Floyd算法实现 最短路径 前文提到,对于不带权图来说,BFS可以解决最短路径问题,因为它是类似于树的层次遍历那样,同一个结点的后继的访问顺序相邻,这使得BFS首次访问结点时的路径必…

CCRC-DSO数据安全官和CCRC-DSA数据安全评估师的差异

在当前时代背景下,随着中国数据安全政策的加速推进和相关法律法规的密集发布,对数据资产进行全生命周期的安全管控变得日益迫切。 这不仅成为企业可持续发展的必要条件,也引发了广泛的关注于数据安全相关的专业培训及认证领域。 在此环境下&a…

PS系统教程26

PS与BR的关系 如何把图片以图层的方式导入画板里面 选中三张图片/多张选择工具-PS-将文件载入PS图层意味着这三张图片以图层的方式嵌入PS中 拼接长图 裁剪图片 保存裁剪后的图片拼接图片选中要拼接的图片选择工具-PS-Photomerge(拼合图像) 图像处理器 大白话&…

对撞指针技巧

对撞指针技巧 我们以LeetCode的一道题目来讲解一下对撞指针; LeetCode第27题移除元素,链接如下: https://leetcode.cn/problems/remove-element 如果使用快慢指针 如果使用快慢指针,将会有大量的后面元素赋值给前面元素的操作…

Open3D 点云随机下采样至指定数目

目录 一、背景 二、代码实现 2.1 关键函数 2.2完整代码 三、实现效果 3.1原始点云 3.2下采样后点云 3.3数据对比 一、背景 在Open3D中,如果你想将点云随机采样到固定的点数,可以使用random_down_sample 函数并计算相应的采样比例。以下是如何实现…

MySQL数据库(五):事务

MySQL数据库中的事务是一种用来保证一系列操作要么全部成功,要么全部取消的机制。想象一下你去超市购物,拿了很多商品,如果中途发现没带钱包,你可以放弃这次购买,所有商品会回到原位。通过事务,可以确保数据…

感恩父爱 健康同行 宁夏康源父亲节特惠普查

父亲,是那道坚实的屏障,为孩子们挡风遮雨。父亲,是那颗明亮的灯塔,为孩子们指明前进的方向。然而岁月无情,随着年龄的增长,曾经为我们遮风挡雨的父亲如今也逐渐进入了各种疾病的高发期。感恩父爱&#xff0…

linux下进度条的实现

一、代码一版 使用模块化编程 1.processbar.h #include<stdio.h> #define capacity 101 //常量使用宏定义 #define style //符号方便后续修改 extern void processbar();修饰变量的时候一定要带extern&#xff0c;修饰函数的时候可以省略&#xff0c;因为没有函数体就…