opencv-python
Could not build wheels for opencv-python which use PEP 517 and cannot be installed
安装pip install opencv-python 输出
Collecting opencv-python
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/77/f5/49f034f8d109efcf9b7e98fbc051878b83b2f02a1c73f92bbd37f317288e/opencv-python-4.4.0.42.tar.gz (88.9MB)
100% |████████████████████████████████| 88.9MB 919kB/s
Installing build dependencies ... done
Getting requirements to build wheel ... done
Preparing wheel metadata ... done
Requirement already satisfied: numpy>=1.13.1 in /usr/local/lib/python3.5/dist-packages (from opencv-python) (1.14.5)
Building wheels for collected packages: opencv-python
Building wheel for opencv-python (PEP 517) ...
如果遇到以下过程后报错，则建议先更新pip后再执行安装。
更新命令：
pip install --upgrade pip setuptools wheel我遇到的问题是安装很慢，好像是卡在那里，基本10min以上，只能耐心等待，有一个指令好像是加上
--verbse可以看具体的执行过程。
H5PY
解决H5py 初始化问题：ImportError：DLL failed to load
最近在做毕业设计，突然发现原本可以在学校跑的代码，在家出BUG！
问题：H5py找不到 h5.pyx文件
此问题我理解为，在初始化h5py的时候，文件缺失，导致DLL；
无语。。第一个想到的解决办法：重新安装H5py
这个办法没用。。。。 因为本人用的anaconda，已经卸载＋重装N遍发现没用。
裂开。。。第二个想到的解决办法：版本问题
我去查了H5py官网，发现较近的版本有：2.10.0 ，2.9.0 ，2.8.0 ，2.7.1等。。我挨个安装了一遍，都是不行最后一个有效的办法：在官网下载whl文件，手动下载
由于上面的操作，本人都是直接从conda上下载的H5py包，报的错又都是找不到文件，所以我觉得可能是conda上直接下载的文件有问题。
- 果断，到官网下载！！
- https://pypi.org/project/h5py/2.10.0/#modal-close
在这个网站可以选择和自己电脑系统匹配的whl文件包。
我的是这个：
这里要注意：Python的版本，电脑的位数。
- 关键步骤：
1、打开conda命令台，进入对应虚拟环境；
2、输入pip install D:\MSCOCO\h5py-2.10.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl (注意这里改成自己下载的whl文件路径，前提是uninstall 以前的H5py)；
3、sucessfully！
最后再返回代码，运行，没问题了！
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OpenCL
Ubuntu安装OpenCL
下载 OpenCl SDK https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/opencl-sdk/choose-download.html ，选择linux平台，解压。
sudo ./install.sh
安装 clinfo
$ clinfo
Number of platforms 1
Platform Name Intel(R) CPU Runtime for OpenCL(TM) Applications
Platform Vendor Intel(R) Corporation
Platform Version OpenCL 2.1 LINUX
Platform Profile FULL_PROFILE
Platform Extensions cl_khr_icd cl_khr_global_int32_base_atomics cl_khr_global_int32_extended_atomics cl_khr_local_int32_base_atomics cl_khr_local_int32_extended_atomics cl_khr_byte_addressable_store cl_khr_depth_images cl_khr_3d_image_writes cl_intel_exec_by_local_thread cl_khr_spir cl_khr_fp64 cl_khr_image2d_from_buffer cl_intel_vec_len_hint
Platform Host timer resolution 1ns
Platform Extensions function suffix INTEL
Platform Name Intel(R) CPU Runtime for OpenCL(TM) Applications
Number of devices 1
Device Name Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz
Device Vendor Intel(R) Corporation
Device Vendor ID 0x8086
Device Version OpenCL 2.1 (Build 0)
Driver Version 18.1.0.0920
Device OpenCL C Version OpenCL C 2.0
Device Type CPU
Device Profile FULL_PROFILE
Device Available Yes
Compiler Available Yes
Linker Available Yes
Max compute units 8
Max clock frequency 3400MHz
Device Partition (core)
Max number of sub-devices 8
Supported partition types by counts, equally, by names (Intel)
Max work item dimensions 3
Max work item sizes 8192x8192x8192
Max work group size 8192
Preferred work group size multiple 128
Max sub-groups per work group 1
.....
Global 64 bytes
Local 0 bytes
Max size for global variable 65536 (64KiB)
Preferred total size of global vars 65536 (64KiB)
Global Memory cache type Read/Write
.........
成功找到 Intel® HD Graphics
optional 安装 NEO https://github.com/intel/compute-runtime 选个版本
mkdir neo
cd neo
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/20.30.17454/intel-gmmlib_20.2.2_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/20.30.17454/intel-igc-core_1.0.4427_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/20.30.17454/intel-igc-opencl_1.0.4427_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/20.30.17454/intel-opencl_20.30.17454_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/20.30.17454/intel-ocloc_20.30.17454_amd64.deb
wget https://github.com/intel/compute-runtime/releases/download/20.30.17454/intel-level-zero-gpu_0.8.17454_amd64.deb
sudo dpkg -i *.deb
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nvidia.dali 模块安装方法
源码：
Release DALI v1.6.0 · NVIDIA/DALI · GitHub
CUPY
python 中安装cupy库。CuPy（A NumPy-compatible array library accelerated by CUDA）是NumPy兼容多维数组在CUDA上的实现，
因此安装时需要·==根据cuda版本安装 == nvcc -V
# For CUDA 10.1
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple cupy-cuda101 # 根据自己的版本
注意：！！！
- cupy只能存在一个版本，可以用
pip list查询之前是否安装过，如果有需要先卸载：pip uninstall cupy-cudaxxx，再重新安装。- 自己安装发现（某篇博客评论也有提到）：cuda112版本不能在windows中使用，即使你的版本和cupy版本一致也不可以。如果要必须使用，建议cuda退回11.1（以及之前的版本应该都可以，但是未测试），在重新安装cupy可以正常使用
安装完成，import cupy as cp 后运行程序提示“ImportError: CuPy is not correctly installed”
在不断的卸载、安装cupy，以及各种更新相关依赖包（inda、wheel、pip等）之后，运行程序依旧不断提示“ImportError: CuPy is not correctly installed”
崩溃之前发现有人设置了系统的环境变量，那么这个问题可能是环境变量的问题，于是一不做二不休把电脑和pycharm的环境变量统一修改了一下：
1）电脑环境变量设置
路径：电脑—右键属性—高级系统设置—高级—环境变量。
在用户变量中的Path变量，添加CUDA10.0安装路径到系统内
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
2）Pycharm环境变量设置
路径：Run—Edit Configurations…—Enviroment variables 添加环境变量
本文转自 https://blog.csdn.net/Zhangrx_/article/details/115006360，如有侵权，请联系删除。
