学习wavenet_vocoder之环境配置
WaveNet vocoder位于github的位置,https://github.com/r9y9/wavenet_vocoder
一、配置时的环境
操作系统:win10
python环境工具:Anaconda 4.5.3
python版本:3.6
二、操作步骤
简单说明:其实在github中的readme已有对应较为详细的说明,因本人第一次接触,导致多走了较多弯路
1、首先在命令行输入命令创建对应的环境并切换到对应的环境当中,具体可参考《Anaconda完全入门指南》这一文档
1、在github中的readme中,已经对环境的要求有了具体的说明,和对应的两种安装方法。
2、由于习惯性对不了解的东西都选择了完全安装,所以选择使用了第一种方式。
3、然而遇到了第一个问题,安装的时候提示未找到 torch>4.0 的版本。这里使用了直接手工安装的方法来处理。
4、当然,先打开pytorch的官网,点击左上角的GetStarted,位置如图
5、然后在页面中选择对应的环境,查看对应的安装的方法。在这里,我选了稳定版、Windows系统、python3.6版本、CUDA9.0(步骤1的截图中有对应的说明)。
6、按照对应的方法安装好了pytorch后,又回到了第二步。这时会发现,还是会出现报错,提示未找到”C:\\Program Files (x86)\\Windows Kits\\10\\lib“该路径。经查找实践,本人认为原因是少了对应的C++编译环境。由于知识浅薄,只能安装了一个vs2015来提供对应的编译环境(建议vs下载地址:itellu)。
7、安装完vs2015重启后,再回到第2步,发现已完成环境的配置。
8、接着,在尝试运行项目的时候发现,还忘记了安装'tensorflow'。在可以使用国外网络的条件下,建议直接使用命令:pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow 直接一次性安装。参考文档:《手把手教你如何安装Tensorflow(Windows和Linux两种版本)》
9、至此应该完成了吧。可是到后面有遇到了另一个问题,缺少了包librosa。那就直接命令安装吧,pip install librosa。
10、注意调试方法的时候,需要调用的json文件其实在源码里面有包含了,就在presets文件夹里面。
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11、在调试时候发现少了matplotlib环境,那么我们直接使用命令pip install matplotlib来进行安装。
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