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。