足足捣鼓了一个下午，各种安装，各种申请，各种问GPT，把C盘剩余的30多个G都耗尽了，最终还是失败放弃了，哎，建议作者，你的流程对小白不太友好，过程中安装的内容过多，虽然不太懂，但估计最终失败的原因是因为某些不兼容或者冲突导致的。我把GPT协助我的过程发出来，给您做个参考吧。

在继续之前，请创建一个新的Python环境，并安装所需的依赖项。

创建名为 'linly_dubbing' 的conda环境，并指定Python版本为3.10

conda create -n linly_dubbing python=3.10 -y

激活新创建的环境

conda activate linly_dubbing

进入项目目录

cd Linly-Dubbing/

我该如何操作 ChatGPT 你可以按照以下步骤在你的终端或命令行界面上操作：

创建新的 Conda 环境并指定 Python 版本为 3.10 在命令行中输入以下命令：

bash 复制代码 conda create -n linly_dubbing python=3.10 -y 激活新创建的环境在命令行中输入以下命令：

bash 复制代码 conda activate linly_dubbing 进入项目目录假设你的项目目录名称为 Linly-Dubbing，你可以通过以下命令进入该目录：

bash 复制代码 cd Linly-Dubbing/ 完成以上步骤后，你的 Conda 环境将会激活，并且你已经进入了项目目录。接下来，你可以根据项目的需求安装所需的依赖项或继续进行其他配置。

'conda' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。 ChatGPT 如果你在命令行中收到“conda 不是内部或外部命令”这样的错误，说明你的系统还没有正确安装 Conda，或者 Conda 没有被添加到系统的环境变量中。

以下是解决方法：

检查 Conda 是否已安装首先，你需要确认是否已经安装了 Anaconda 或 Miniconda。你可以尝试以下命令查看 Conda 是否可用：

bash 复制代码 where conda Windows: 如果已安装，命令会返回 Conda 的路径。如果未安装，你可以下载安装 Miniconda 或 Anaconda。

安装 Miniconda/Anaconda 如果你还没有安装 Conda，可以从以下链接下载安装：

Miniconda 下载链接（轻量级版本，适合你需要的 Python 环境管理） Anaconda 下载链接（包括更多的科学计算包）安装完成后，请确保在安装过程中选中“Add Anaconda to my PATH environment variable”选项，或者手动将 Conda 添加到系统的 PATH 环境变量中。

手动添加 Conda 到 PATH 如果你已经安装了 Conda，但仍然无法使用，你可以手动将 Conda 的路径添加到系统的 PATH 环境变量中：

Windows: 打开“环境变量”设置，将 Conda 的安装路径（通常是 C:\Users\YourUsername\Miniconda3\Scripts\ 或 C:\Users\YourUsername\Anaconda3\Scripts\）添加到 PATH。

Mac/Linux: 打开终端，编辑你的 shell 配置文件（如 .bashrc, .zshrc），添加以下内容：

bash 复制代码 export PATH="$HOME/miniconda3/bin:$PATH" 然后运行：

bash 复制代码 source ~/.bashrc # 或 source ~/.zshrc

重启命令行添加 PATH 变量后，关闭并重新打开命令行，再次尝试使用 conda 命令。

完成这些步骤后，你应该能够使用 conda 来创建和管理环境。如果仍然遇到问题，请告诉我具体的错误信息，我可以进一步帮助你解决。

如果你还没有安装 Conda，可以从以下链接下载安装：

Miniconda 下载链接（轻量级版本，适合你需要的 Python 环境管理） Anaconda 下载链接（包括更多的科学计算包）没有网址链接 ChatGPT 抱歉，之前的回复中忘记添加网址链接。以下是 Miniconda 和 Anaconda 的官方下载链接：

Miniconda 下载链接: Miniconda - 官方下载页面 Anaconda 下载链接: Anaconda - 官方下载页面你可以点击上面的链接，根据你的操作系统下载适合的安装包。安装完成后，你可以按照之前的步骤进行 Conda 环境的配置。

直接限制网址吧 ChatGPT 好的，这里是直接的下载链接：

Miniconda 官方下载页面 Anaconda 官方下载页面你可以点击链接访问页面，并选择适合你操作系统的安装包进行下载和安装。

在使用“pip install -r requirements_module.txt”后，提示“ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (TTS)”是什么原因，该如何解决使用“pip install -r requirements_module.txt”后，出现“ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (TTS)”的提示，原因可能有以下几点：

依赖问题：可能是因为某些依赖项在你的环境中不可用或者版本不兼容。确保所有依赖项都已正确安装，并且与你的项目兼容。
pyproject.toml 文件问题：检查你的 pyproject.toml 文件，确保它正确地定义了所有项目和依赖项。有时候，文件中的配置错误或缺失的依赖项会导致构建失败。
权限问题：确保你有足够的权限来创建和修改文件。在某些情况下，权限问题可能导致安装失败。
Python 版本问题：确保你使用的 Python 版本与你的项目兼容。某些依赖项可能只在特定版本的 Python 上可用。
网络问题：检查你的网络连接是否稳定。如果网络不稳定，可能会导致下载依赖项失败。

解决方法：

检查并更新依赖项：使用 pip list 查看已安装的包，然后使用 pip install -r requirements_module.txt 重新安装依赖项。确保所有依赖项都与你的项目兼容。
检查 pyproject.toml 文件：确保 pyproject.toml 文件中的所有依赖项都已正确列出，并且版本号与你的项目需求相匹配。
检查权限：如果在尝试创建或修改文件时遇到权限问题，尝试以管理员身份运行命令，或者检查文件和目录的权限设置。
更新 Python 版本：如果可能，更新你的 Python 版本到与项目兼容的版本。
检查网络连接：确保你的网络连接稳定，或者尝试在不同的网络环境下运行命令。
使用虚拟环境：考虑使用虚拟环境来隔离项目依赖，避免全局环境的干扰。

如果问题仍然存在，尝试在在线社区（如 Stack Overflow）上寻求帮助，提供详细的错误信息和你的环境配置，可能可以获得更具体的解决方案。 ChatGPT 在使用 pip install -r requirements_module.txt 安装依赖时，出现“Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (TTS)”错误，通常意味着某些依赖项在安装时无法构建二进制轮子（wheels），这可能由以下原因导致：

缺少必要的编译工具某些 Python 包（尤其是那些包含 C 扩展或需要编译的包）需要特定的编译工具，如 gcc（在 Linux 上）或 Microsoft C++ Build Tools（在 Windows 上）。

解决方法:

Windows: 安装 Microsoft C++ Build Tools。安装完成后，确保在安装过程中选择了“C++ build tools”。 Linux: 确保安装了 build-essential 和其他相关工具。运行以下命令： bash 复制代码 sudo apt-get install build-essential

缺少依赖的二进制包有些包可能依赖于系统级库或工具，这些库或工具未安装可能导致构建失败。

解决方法:

确保所有依赖项已安装。例如，如果是音频处理的库，你可能需要安装 ffmpeg 或其他相关工具。在 Ubuntu 上，可以使用以下命令来安装常见的库： bash 复制代码 sudo apt-get install libsndfile1 ffmpeg

Python 版本或包版本不兼容某些包可能不兼容特定的 Python 版本或其他依赖项的版本。

解决方法:

检查 requirements_module.txt 中的包是否有已知的兼容性问题。你可以尝试将依赖项的版本降级或升级到一个兼容的版本。

网络问题有时，构建轮子（wheels）可能需要从网络下载资源，如果网络连接不稳定，可能会导致安装失败。

解决方法:

确保你有稳定的网络连接，或者尝试使用 pip 的 --use-feature=fast-deps 选项来减少网络依赖。

尝试使用预构建的轮子某些包提供了预构建的二进制轮子，可以避免本地构建过程。

解决方法:

你可以尝试从 PyPI 或其他源获取预编译的轮子。使用以下命令尝试安装轮子： bash 复制代码 pip install TTS --prefer-binary

手动安装相关依赖如果问题集中在特定的包（如 TTS），你可以尝试单独安装该包及其依赖项。

解决方法:

查阅该包的官方文档或 GitHub 仓库，查看是否有特定的安装说明。具体操作步骤：安装编译工具（如 Microsoft C++ Build Tools 或 build-essential）。检查和安装系统依赖（如 libsndfile1 和 ffmpeg）。尝试手动安装问题包，查看是否提供了额外的安装说明。如果问题依然存在，请提供更详细的错误信息，我可以帮助你进一步排查。

“ error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ [end of output]

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for TTS Successfully built demucs openai-whisper whisperx Failed to build TTS ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (TTS)”错误：需要 Microsoft Visual C++ 14.0 或更高版本。通过“Microsoft C++ 构建工具”获取它：https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ 结束输出

注意：此错误来源于子进程，可能与 pip 无关。错误：构建 TTS 库时失败成功构建了 demucs、openai-whisper 和 whisperx 构建 TTS 失败错误：错误：未能为基于 pyproject.toml 的某些 TTS 项目构建可安装的轮程序 ChatGPT 根据你提供的错误信息，问题是由于缺少必要的 Microsoft Visual C++ 编译工具。具体来说，某些 Python 包（如 TTS）需要编译 C/C++ 代码，而这需要 Microsoft Visual C++ 14.0 或更高版本。

解决方法：安装 Microsoft C++ Build Tools:安装 Microsoft C++ Build Tools：

访问 Microsoft C++ Build Tools 下载页面。点击“下载 Visual Studio”，然后选择“Build Tools for Visual Studio 2022”。在安装程序中，选择 "Desktop development with C++" 工作负载，并确保选中“C++ CMake 工具”和“Windows 10 SDK”等相关选项。安装完成后，重新启动你的计算机以确保所有环境变量正确设置。重新尝试安装依赖项:

安装完成后，重新打开命令行，激活你的 Conda 环境，然后再次运行： bash 复制代码 pip install -r requirements_module.txt 这应该能够解决你遇到的构建问题。如果问题仍然存在，请更新错误信息，我可以进一步帮助你排查问题。

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. audiostretchy 1.3.5 requires numpy>=1.23.0, but you have numpy 1.22.0 which is incompatible.错误：pip 的依赖解析器当前并未考虑所有已安装的包。这种行为是以下依赖冲突的来源。音频拉伸器 1.3.5 需要 numpy>=1.23.0，但您拥有 numpy 1.22.0，这是不兼容的。 ChatGPT 你遇到的错误表明当前安装的 numpy 版本与某些其他依赖项（如 audiostretchy）存在冲突。具体来说，audiostretchy 需要 numpy 版本 >=1.23.0，而你当前安装的是 numpy 1.22.0。

解决方法：升级 numpy：你可以手动升级 numpy 到所需版本，以解决版本冲突问题。运行以下命令来升级 numpy：

bash 复制代码 pip install --upgrade numpy 检查其他依赖项：升级 numpy 后，你可以再次尝试安装 requirements_module.txt 中的依赖项，以确保所有包都兼容：

bash 复制代码 pip install -r requirements_module.txt 解决依赖冲突：如果仍然有冲突，可能需要手动调整 requirements_module.txt 文件，确保所有包的版本都相互兼容。你可以尝试以下步骤：

查看 requirements_module.txt 中是否指定了 numpy 的版本，如果有，尝试将其改为 numpy>=1.23.0。如果可能，检查每个包的依赖版本并相应地调整。使用 pip 的 --use-feature=2020-resolver：你可以尝试使用 pip 的新版依赖解析器，该解析器更好地处理依赖冲突：

bash 复制代码 pip install --use-feature=2020-resolver -r requirements_module.txt 升级 numpy 后，重新安装其他依赖项应该能够解决这个问题。如果仍然有冲突或其他问题，请提供更新的错误信息，我可以帮助你进一步解决。

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. tts 0.22.0 requires numpy==1.22.0; python_version <= "3.10", but you have numpy 2.0.1 which is incompatible. accelerate 0.33.0 requires numpy<2.0.0,>=1.17, but you have numpy 2.0.1 which is incompatible. gruut 2.2.3 requires numpy<2.0.0,>=1.19.0, but you have numpy 2.0.1 which is incompatible. onnxruntime 1.18.1 requires numpy<2.0,>=1.21.6, but you have numpy 2.0.1 which is incompatible. pytorch-metric-learning 2.6.0 requires numpy<2.0, but you have numpy 2.0.1 which is incompatible. scipy 1.11.4 requires numpy<1.28.0,>=1.21.6, but you have numpy 2.0.1 which is incompatible. thinc 8.2.5 requires numpy<2.0.0,>=1.19.0; python_version >= "3.9", but you have numpy 2.0.1 which is incompatible.错误：pip 的依赖解析器当前并未考虑所有已安装的包。这种行为是以下依赖冲突的来源。 tts 0.22.0 需要 numpy==1.22.0；python_version <= "3.10"，但您拥有 numpy 2.0.1，这是不兼容的。加速 0.33.0 需要 numpy<2.0.0,>=1.17，但您拥有 numpy 2.0.1，这是不兼容的。 gruut 2.2.3 需要 numpy<2.0.0,>=1.19.0，但您拥有 numpy 2.0.1，这是不兼容的。 ONNXRuntime 1.18.1 需要 numpy<2.0,>=1.21.6，但您拥有 numpy 2.0.1，这是不兼容的。 pytorch-metric-learning 2.6.0 需要 numpy<2.0，但您拥有 numpy 2.0.1，这是不兼容的。 scipy 1.11.4 需要 numpy<1.28.0,>=1.21.6，但您拥有 numpy 2.0.1，这是不兼容的。 thinc 8.2.5 需要 numpy<2.0.0,>=1.19.0；python_version >= "3.9"，但您已安装 numpy 2.0.1，这是不兼容的。 ChatGPT 你遇到的错误表明多个包对 numpy 版本有不同的要求，导致冲突。具体来说，一些包要求 numpy 版本在 1.x 系列，而你当前安装的 numpy 是 2.0.1，这导致了兼容性问题。

解决方案：

降级 numpy 到兼容版本既然多个包都要求 numpy 的版本小于 2.0.0，你可以将 numpy 降级到 1.22.0 或者其他兼容版本（如 1.23.x）。你可以使用以下命令：

bash 复制代码 pip install numpy==1.22.0 或者如果 1.23.x 系列也可以满足大部分依赖：

bash 复制代码 pip install numpy==1.23.5

修正冲突的依赖项如果 requirements_module.txt 文件中显式指定了 numpy 的版本，你可以修改该文件中的 numpy 版本，确保它与所有依赖项兼容。
使用虚拟环境隔离项目如果你需要同时处理多个项目，每个项目可能对 numpy 等库有不同的依赖，可以考虑为每个项目创建单独的虚拟环境，避免包冲突：

bash 复制代码 conda create -n myproject_env python=3.10 conda activate myproject_env pip install -r requirements_module.txt

锁定依赖版本在修正所有依赖之后，你可以创建一个 requirements.txt 或 Pipfile.lock 文件来锁定所有的依赖版本，这样未来在安装这些依赖时可以避免冲突：

bash 复制代码 pip freeze > requirements_locked.txt 然后其他人或以后安装依赖时可以直接使用这个锁定的文件。

具体步骤：降级 numpy 到兼容版本，如 1.22.0 或 1.23.x 系列。重新安装其他依赖项： bash 复制代码 pip install -r requirements_module.txt 如果遇到进一步的依赖问题，考虑逐个解决冲突并锁定依赖版本。这样做应该可以解决你当前的包版本冲突问题。如果仍有问题或需要进一步的帮助，请提供最新的错误信息。

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. audiostretchy 1.3.5 requires numpy>=1.23.0, but you have numpy 1.22.0 which is incompatible.错误：pip 的依赖解析器当前并未考虑所有已安装的包。这种行为是以下依赖冲突的来源。音频拉伸器 1.3.5 需要 numpy>=1.23.0，但您拥有 numpy 1.22.0，这是不兼容的。 ChatGPT 你当前遇到的问题是由于 audiostretchy 需要 numpy 版本 >=1.23.0，而你降级了 numpy 到 1.22.0，导致这个包不兼容。

解决方法：这里有几种解决冲突的方法，你可以根据需要选择：

方法 1: 升级 numpy 并尝试手动解决其他依赖冲突你可以升级 numpy 到 1.23.x 版本，满足 audiostretchy 的要求，同时手动尝试解决其他依赖项的冲突。

bash 复制代码 pip install numpy==1.23.5 然后再试着安装其他依赖。

方法 2: 创建不同的环境如果项目中的包对 numpy 版本的要求存在矛盾，最好的方法之一是为不同的需求创建不同的虚拟环境。这样可以隔离开不同项目之间的依赖冲突。

创建一个新环境：

bash 复制代码 conda create -n project_with_numpy_123 python=3.10 conda activate project_with_numpy_123 在这个新环境中安装需要的 numpy 版本和其他依赖：

bash 复制代码 pip install numpy==1.23.5 pip install audiostretchy

安装其他依赖

pip install -r requirements_module.txt 方法 3: 使用更高版本的 numpy，并在 requirements.txt 中调整其他依赖尝试使用更高版本的 numpy（如 1.23.x）来满足大部分依赖项的需求，同时在 requirements_module.txt 中检查并调整那些需要旧版本 numpy 的依赖项。例如：

bash 复制代码 pip install numpy==1.23.5 然后逐步安装其他依赖，并观察是否有冲突。

总结：如果需要 audiostretchy 和其他包兼容，可以尝试使用 numpy 1.23.x 版本。如果依赖项冲突难以解决，创建不同的虚拟环境来分开处理不同的需求是一个有效的方案。这样应该可以解决你的问题。如果你还有其他问题或需要进一步帮助，请告诉我。

解决方案：方法 1: 回退 numpy 版本并尝试找到兼容的版本组合降级 numpy 到 1.22.0：

既然 tts 需要 numpy 1.22.0，你可以首先将 numpy 降级回 1.22.0：

bash 复制代码 pip install numpy==1.22.0 解决 audiostretchy 的冲突：

如果 audiostretchy 仍然冲突，你可以尝试寻找一个兼容版本，或者查看是否可以在项目中移除或替换 audiostretchy，以便使所有依赖项兼容。

逐步安装其他依赖项：

如果需要逐步安装依赖项并查看是否有其他冲突：

bash 复制代码 pip install tts==0.22.0 pip install audiostretchy==1.3.4 # 如果这个版本存在并且兼容然后尝试逐步添加其他依赖项。

方法 2: 创建特定版本的环境创建一个新的环境：

如果某个项目需要特定版本的包，可以为该项目创建一个独立的虚拟环境：

bash 复制代码 conda create -n tts_env python=3.10 conda activate tts_env 安装兼容的 numpy 和其他依赖项：

在新环境中，按照需要的版本安装依赖项：

bash 复制代码 pip install numpy==1.22.0 pip install tts==0.22.0 处理 audiostretchy：

如果 audiostretchy 确实必须依赖 numpy>=1.23.0，你可能需要考虑找到一个替代包或者与 tts 不同环境来处理不同的任务。

方法 3: 使用更高版本的 tts（如果有）如果有更新版本的 tts 包，支持更高版本的 numpy，你可以尝试升级 tts：

bash 复制代码 pip install --upgrade tts 总结：回退 numpy 版本以兼容 tts，并尝试调整其他依赖。创建独立的虚拟环境来隔离不同项目的依赖冲突。尝试查找 tts 和 audiostretchy 的更兼容版本。如果这些方法无法完全解决问题，请提供详细的包依赖关系，或者尝试简化依赖项，并逐步解决冲突。

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. audiostretchy 1.3.5 requires numpy>=1.23.0, but you have numpy 1.22.0 which is incompatible.错误：pip 的依赖解析器当前并未考虑所有已安装的包。这种行为是以下依赖冲突的来源。音频拉伸器 1.3.5 需要 numpy>=1.23.0，但您拥有 numpy 1.22.0，这是不兼容的。 ChatGPT 你目前遇到的问题是由不同包对 numpy 版本的要求不一致导致的。具体来说，audiostretchy 需要 numpy 版本 >=1.23.0，而 tts 需要 numpy==1.22.0。这类版本冲突的处理相对棘手，因为它要求在不兼容的依赖中找到一个平衡。

可能的解决方法方法 1: 使用不同的环境处理不同的任务最直接的解决方案是为不同的依赖项使用不同的环境。这样可以保证每个包都使用它们兼容的 numpy 版本。

创建环境用于 tts:

bash 复制代码 conda create -n tts_env python=3.10 conda activate tts_env pip install numpy==1.22.0 tts==0.22.0 创建另一个环境用于 audiostretchy:

bash 复制代码 conda create -n audiostretchy_env python=3.10 conda activate audiostretchy_env pip install numpy>=1.23.0 audiostretchy==1.3.5 然后你可以根据具体任务在不同的环境之间切换。

方法 2: 查找或请求包的更新版本检查 tts 和 audiostretchy 是否有更新版本，这些版本可能已经解决了 numpy 版本兼容性问题。如果 tts 的更新版本支持 numpy>=1.23.0，这可能会解决问题。

bash 复制代码 pip install --upgrade tts pip install --upgrade audiostretchy 方法 3: 手动调整 requirements_module.txt 如果有些包的版本可以向上或向下调整，你可以手动修改 requirements_module.txt 文件，使其与兼容的 numpy 版本匹配。

例如，尝试调整 audiostretchy 的版本以兼容 numpy 1.22.0，或联系包的维护者请求版本更新。

方法 4: 使用容错的 pip 安装虽然不推荐，但你可以尝试强制安装，并忽略依赖冲突，但这可能会导致运行时问题。

bash 复制代码 pip install numpy==1.23.0 --ignore-installed 这个命令会强制安装 numpy==1.23.0，但可能会导致 tts 或其他依赖项在使用时出现问题，所以应谨慎使用。

总结推荐: 使用不同的虚拟环境处理不兼容的依赖项。检查: 查找或请求包的更新版本，可能已经解决了依赖冲突问题。谨慎: 手动调整依赖项或强制安装，但要注意潜在的运行时问题。如果以上方法仍然不能解决你的问题，请告诉我更多细节或依赖关系，我会尽力提供进一步的帮助。

我已经按照第一步和第二步操作完毕，是否还需要执行“pip install -r requirements_module.txt” ChatGPT 如果你已经按照第一步和第二步操作，并分别为 tts 和 audiostretchy 创建了不同的虚拟环境，那么不需要在这两个环境中都执行 pip install -r requirements_module.txt，除非 requirements_module.txt 中包含了当前环境所需的所有依赖。

确认步骤：在 tts_env 环境中:

如果 requirements_module.txt 文件中包含了与 tts 相关的依赖，并且这些依赖都兼容 numpy 1.22.0，你可以运行以下命令： bash 复制代码 pip install -r requirements_module.txt 但请确保该文件不会安装任何与 audiostretchy 不兼容的包。在 audiostretchy_env 环境中:

同样地，如果 requirements_module.txt 中包含了与 audiostretchy 相关的依赖，并且这些依赖都兼容 numpy>=1.23.0，你可以运行以下命令： bash 复制代码 pip install -r requirements_module.txt 确保该文件不会安装任何与 tts 不兼容的包。总结：如果 requirements_module.txt 包含的依赖项覆盖了 tts_env 或 audiostretchy_env 的所有依赖，并且不会引发新的冲突，则可以在各自环境中运行 pip install -r requirements_module.txt。如果 requirements_module.txt 包含冲突的依赖，建议手动安装每个环境中所需的依赖项，避免在一个环境中安装与该环境不兼容的包。你可以根据环境的具体需求来决定是否需要执行这个命令。如果不确定，最好手动安装需要的依赖，以免引发新的冲突。

如何悬在在tts_env环境中执行？ ChatGPT 要在 tts_env 环境中执行命令，请按照以下步骤操作：

激活 tts_env 环境首先，你需要激活 tts_env 环境。在命令行中运行以下命令：

bash 复制代码 conda activate tts_env

确认环境已激活激活后，命令行提示符通常会显示你当前激活的环境名称，例如：

lua 复制代码 (tts_env) C:\path\to\your\project>

安装依赖在 tts_env 环境中，你可以运行以下命令来安装 requirements_module.txt 文件中的依赖（如果确定这些依赖都是兼容的）：

bash 复制代码 pip install -r requirements_module.txt 如果 requirements_module.txt 文件中包含了与 tts 项目相关的所有依赖，并且这些依赖都与 numpy 1.22.0 兼容，那么你可以直接执行该命令。

运行你的项目在成功安装所有依赖后，你就可以在 tts_env 环境中运行你的项目代码，执行相关的 Python 脚本或命令。

如果你还需要为其他环境安装不同的依赖，记得在完成后切换到相应的环境再进行操作。

总结：先激活 tts_env 环境。确认环境已激活后，运行 pip install -r requirements_module.txt 安装依赖。如果你需要进一步的帮助，请告诉我。

如何进入audiostretchy ChatGPT 要进入你为 audiostretchy 创建的虚拟环境，请按照以下步骤操作：

激活 audiostretchy_env 环境在命令行中运行以下命令来激活 audiostretchy_env 环境：

bash 复制代码 conda activate audiostretchy_env

确认环境已激活激活后，命令行提示符通常会显示你当前激活的环境名称，例如：

lua 复制代码 (audiostretchy_env) C:\path\to\your\project> 这表示你已经成功进入了 audiostretchy_env 环境。

在环境中执行命令在 audiostretchy_env 环境中，你可以运行任何需要的命令或脚本。比如安装依赖或运行项目代码：

bash 复制代码 pip install -r requirements_module.txt # 如果该文件包含相关依赖

切换回其他环境或退出当你需要切换回其他环境或退出当前环境时，可以使用以下命令：

bash 复制代码 conda deactivate 这将关闭当前的虚拟环境，并返回到基础环境或你激活之前的环境。

总结：使用 conda activate audiostretchy_env 命令进入 audiostretchy_env 环境。在该环境中执行你需要的命令。使用 conda deactivate 退出该环境。如果你在执行这些步骤时遇到任何问题，随时告诉我，我会帮助你解决。

如何申请“Hugging Face的API Token” ChatGPT 要申请 Hugging Face 的 API Token，请按照以下步骤操作：

注册或登录 Hugging Face 账号如果你还没有 Hugging Face 账号，请先注册一个账号：访问 Hugging Face 官网，点击右上角的 “Sign Up” 按钮，然后按照提示创建一个新账号。如果你已有账号，请登录：访问 Hugging Face 官网，点击右上角的 “Log In” 按钮，然后输入你的账号信息登录。
访问 API Token 页面登录后，点击右上角的头像，然后从下拉菜单中选择 “Settings”。在 Settings 页面左侧的菜单中，找到并点击 “Access Tokens” 选项。
生成 API Token生成 API Token 在 “Access Tokens” 页面，你会看到一个名为 “New token” 的按钮，点击该按钮。输入一个容易识别的名称（例如 “My API Token”），并选择相应的权限级别（通常默认的权限级别已经足够）。点击 “Generate” 按钮来生成你的 API Token。
保存 API Token4. 保存 API 令牌生成后，你会看到一个 API Token。请将此 Token 复制并妥善保存，因为你以后将需要它来访问 Hugging Face 的 API。如果你丢失了这个 Token，通常可以返回到 “Access Tokens” 页面重新生成一个新的 Token。
使用 API Token 当你在代码中使用 Hugging Face 的 API 时，可以将这个 Token 作为认证凭据传递。例如，在 Python 中使用 Hugging Face 的 Transformers 库时，你可以这样设置你的 API Token： python 复制代码 from transformers import pipeline

设置API Token

import os os.environ['HF_TOKEN'] = 'your_hugging_face_api_token'

使用 Hugging Face API

classifier = pipeline('sentiment-analysis') result = classifier('I love Hugging Face!') print(result) 你可以将你的 API Token 放入 HF_TOKEN 环境变量中，或者直接在代码中传递（不过为了安全，最好不要在代码中明文传递 Token）。

管理或撤销 API Token 如果你不再需要某个 Token，或者觉得它可能被泄露了，你可以随时回到 “Access Tokens” 页面，点击对应 Token 旁边的删除按钮来撤销它。按照这些步骤，你就可以成功申请并使用 Hugging Face 的 API Token 了。如果在操作过程中遇到任何问题，请告诉我，我可以进一步帮助你。

如何申请火山引擎TTS的APPID和ACCESS_TOKEN ChatGPT 要申请火山引擎（Volcengine）的 TTS（Text-to-Speech）服务的 APPID 和 ACCESS_TOKEN，请按照以下步骤进行操作：

注册或登录火山引擎账号如果你还没有火山引擎账号，请先注册一个账号：

访问火山引擎官网。点击右上角的“注册”按钮，按照提示填写注册信息。如果你已有账号，请登录：

访问火山引擎官网。点击右上角的“登录”按钮，输入账号信息登录。

进入火山引擎控制台登录后，点击页面右上角的“控制台”进入火山引擎的管理控制台。
开通 TTS 服务在控制台内，搜索或浏览找到 TTS（语音合成）服务，并按照提示开通此服务。通常，火山引擎的部分服务可能需要实名认证和企业资质审核，确保你已满足这些要求。
获取 API 密钥在控制台内，找到并进入“应用管理”或“API 密钥”相关的设置页面（有时这些设置在“云 API”或类似名称的菜单下）。

创建一个新应用或选择现有应用，并生成对应的 APPID 和 ACCESS_TOKEN。

APPID: 这是应用的唯一标识符，用于在 API 请求中标识你所使用的应用。 ACCESS_TOKEN: 这是你与火山引擎 API 进行安全通信的凭据。

配置 API 请求在你的应用程序中，使用获取的 APPID 和 ACCESS_TOKEN 来进行 API 请求。具体的 API 调用方式和参数配置可以参考火山引擎的 TTS API 文档。
测试 API 获取 API 凭据后，你可以按照 API 文档中的示例代码进行测试，看是否能成功调用 TTS 服务并生成语音。
管理和更新密钥如果你认为密钥可能被泄露，或需要重新生成，请返回“应用管理”页面，删除旧的密钥并生成新的。总结：注册或登录火山引擎账号。进入控制台并开通 TTS 服务。获取 APPID 和 ACCESS_TOKEN。使用这些密钥配置你的 API 请求。如果你在过程中遇到任何问题或有其他疑问，请告诉我，我可以进一步帮助你。

bash scripts/download.sh 这个命令需要再哪里运营 ChatGPT bash scripts/download.sh 这个命令是用来在 Unix 系统（如 Linux 和 macOS）或支持 Bash 的环境中执行一个 Bash 脚本的。在 Windows 系统上，你可以使用 WSL (Windows Subsystem for Linux) 或者 Git Bash 来运行 Bash 脚本。

以下是如何在不同系统中运行这个命令的指南：

在 Unix 系统（Linux 和 macOS）中运行如果你使用的是 Linux 或 macOS 系统，你可以直接在终端中执行这个命令：

打开终端：

在 Linux 上，你可以使用快捷键 Ctrl + Alt + T 打开终端。在 macOS 上，使用 Command + Space 打开 Spotlight，然后搜索“Terminal”并打开。导航到项目目录：

使用 cd 命令进入包含 scripts/download.sh 文件的项目目录。例如： bash 复制代码 cd /path/to/your/project 运行脚本：

在终端中输入以下命令： bash 复制代码 bash scripts/download.sh

在 Windows 上运行（使用 WSL 或 Git Bash）方法 1: 使用 WSL（Windows Subsystem for Linux）方法 1: 使用 WSL（Windows Subsystem for Linux）
首先，确保您的 Windows 操作系统是最新版本。WSL 仅在 Windows 10 的最新版本中可用。
打开“设置”应用，然后选择“更新和安全”。
在“Windows 更新”部分，点击“检查更新”以确保您的系统是最新的。
如果您的系统不是最新版本，按照屏幕上的指示进行更新。
安装完所有更新后，转到“应用”部分并点击“获取应用”。
在搜索框中输入“Microsoft Store”，然后点击“获取”以安装 Microsoft Store。
安装完成后，打开 Microsoft Store 并搜索“Ubuntu”。
点击“获取”以安装 Ubuntu。
安装过程中，您将被要求选择一个默认 shell。选择“bash”作为默认 shell。
安装完成后，Ubuntu 将自动启动。您可以通过点击任务栏上的“Ubuntu”图标来访问它。
在 Ubuntu 中，您可以像在任何其他 Linux 发行版中一样使用命令行工具。
要退出 Ubuntu，只需点击左上角的“关闭”按钮即可安装 WSL（如果尚未安装）：

你可以通过在 PowerShell 中运行以下命令来安装 WSL： powershell 复制代码 wsl --install 完成安装后，重新启动计算机。打开 WSL：

搜索“WSL”或“Ubuntu”，然后打开它。导航到脚本目录：

使用 cd 命令导航到项目目录： bash 复制代码 cd /mnt/c/Users/YourUsername/path/to/your/project 运行脚本：

运行以下命令： bash 复制代码 bash scripts/download.sh 方法 2: 使用 Git Bash 安装 Git Bash：

从 Git for Windows 下载并安装 Git Bash。打开 Git Bash：

安装完成后，搜索并打开 Git Bash。导航到脚本目录：

使用 cd 命令导航到项目目录： bash 复制代码 cd /c/Users/YourUsername/path/to/your/project 运行脚本：

运行以下命令： bash 复制代码 bash scripts/download.sh 总结在 Linux 或 macOS 系统上，直接在终端中导航到脚本所在目录并运行。在 Windows 系统上，使用 WSL 或 Git Bash 运行该命令。按照上述步骤操作，你就可以成功运行 bash scripts/download.sh 脚本。如果你遇到任何问题，随时告诉我，我会帮助你解决。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\89044\Linly-Dubbing\webui.py", line 2, in from tools.step000_video_downloader import download_from_url File "C:\Users\89044\Linly-Dubbing\tools\step000_video_downloader.py", line 3, in from loguru import logger ModuleNotFoundError: No module named 'loguru'回溯（最近的调用按顺序）：文件"C:\Users\89044\Linly-Dubbing\webui.py"，第 2 行，在中 from tools.step000_video_downloader import download_from_url 文件"C:\Users\89044\Linly-Dubbing\tools\step000_video_downloader.py"，行 3，在中 from loguru import logger 模块 NotFoundError：没有名为 'loguru' 的模块 ChatGPT 这个错误提示说明你的 Python 环境中缺少 loguru 这个模块。loguru 是一个用于日志记录的 Python 库。要解决这个问题，你需要安装 loguru 模块。

解决方法：方法 1: 使用 pip 安装 loguru 激活你的虚拟环境（如果你在使用虚拟环境）：

如果你在一个特定的虚拟环境中运行项目，首先激活它。例如： bash 复制代码 conda activate tts_env # 或者 audiostretchy_env，根据你的需求安装 loguru：

运行以下命令来安装 loguru： bash 复制代码 pip install loguru 重新运行脚本：

安装完成后，再次尝试运行你的脚本： bash 复制代码 python C:\Users\89044\Linly-Dubbing\webui.py 方法 2: 将 loguru 添加到 requirements.txt 或 requirements_module.txt 如果你的项目有 requirements.txt 或 requirements_module.txt 文件，并且你想确保 loguru 是所有开发者都安装的依赖项，可以将 loguru 添加到这个文件中，然后再运行以下命令：

bash 复制代码 pip install -r requirements.txt

或者

pip install -r requirements_module.txt 在 requirements.txt 或 requirements_module.txt 文件中，你可以添加以下行：

复制代码 loguru 总结通过 pip install loguru 来安装缺失的 loguru 模块。如果你在使用虚拟环境，确保先激活环境再安装模块。安装完成后，重新运行你的脚本，错误应该会得到解决。如果你遇到其他问题或有进一步的疑问，请告诉我。

File "C:\Users\89044\Linly-Dubbing\webui.py", line 1, in import gradio as gr ModuleNotFoundError: No module named 'gradio'文件"C:\Users\89044\Linly-Dubbing\webui.py"，行 1，在<模块>中 import gradio as gr 模块 NotFoundError：没有名为 'gradio' 的模块 ChatGPT 这个错误提示说明你的 Python 环境中缺少 gradio 这个模块。Gradio 是一个用于创建机器学习模型 Web 界面的库。要解决这个问题，你需要安装 gradio 模块。

解决方法：

安装 gradio 激活你的虚拟环境（如果你在使用虚拟环境）：

如果你在一个特定的虚拟环境中运行项目，首先激活它。例如： bash 复制代码 conda activate tts_env # 或者其他你在使用的虚拟环境安装 gradio：

运行以下命令来安装 gradio： bash 复制代码 pip install gradio 重新运行脚本：

安装完成后，再次尝试运行你的脚本： bash 复制代码 python C:\Users\89044\Linly-Dubbing\webui.py

将 gradio 添加到 requirements.txt 或 requirements_module.txt 如果你的项目有 requirements.txt 或 requirements_module.txt 文件，并且你想确保 gradio 是所有开发者都安装的依赖项，可以将 gradio 添加到这个文件中，然后再运行以下命令：

bash 复制代码 pip install -r requirements.txt

或者

pip install -r requirements_module.txt 在 requirements.txt 或 requirements_module.txt 文件中，你可以添加以下行：

复制代码 gradio 总结通过 pip install gradio 来安装缺失的 gradio 模块。如果你在使用虚拟环境，确保先激活环境再安装模块。安装完成后，重新运行你的脚本，错误应该会得到解决。如果你遇到其他问题或有进一步的疑问，请告诉我。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\89044\Linly-Dubbing\webui.py", line 2, in from tools.step000_video_downloader import download_from_url File "C:\Users\89044\Linly-Dubbing\tools\step000_video_downloader.py", line 4, in import yt_dlp ModuleNotFoundError: No module named 'yt_dlp'回溯（最近的调用按顺序）：文件"C:\Users\89044\Linly-Dubbing\webui.py"，第 2 行，在中 from tools.step000_video_downloader import download_from_url 文件"C:\Users\89044\Linly-Dubbing\tools\step000_video_downloader.py"，行 4，在中 import yt_dlp 模块 NotFoundError：没有名为 'yt_dlp' 的模块 ChatGPT 这个错误提示表明你的 Python 环境中缺少 yt-dlp 模块，这是一个用于下载视频的工具。要解决这个问题，你需要安装 yt-dlp 模块。

解决方法：

安装 yt-dlp 激活你的虚拟环境（如果你在使用虚拟环境）：

如果你在一个特定的虚拟环境中运行项目，首先激活它。例如： bash 复制代码 conda activate tts_env # 或者其他你在使用的虚拟环境安装 yt-dlp：

运行以下命令来安装 yt-dlp： bash 复制代码 pip install yt-dlp 重新运行脚本：

安装完成后，再次尝试运行你的脚本： bash 复制代码 python C:\Users\89044\Linly-Dubbing\webui.py

将 yt-dlp 添加到 requirements.txt 或 requirements_module.txt 如果你的项目有 requirements.txt 或 requirements_module.txt 文件，并且你想确保 yt-dlp 是所有开发者都安装的依赖项，可以将 yt-dlp 添加到这个文件中，然后再运行以下命令：

bash 复制代码 pip install -r requirements.txt

或者

pip install -r requirements_module.txt 在 requirements.txt 或 requirements_module.txt 文件中，你可以添加以下行：

复制代码 yt-dlp 总结通过 pip install yt-dlp 来安装缺失的 yt-dlp 模块。如果你在使用虚拟环境，确保先激活环境再安装模块。安装完成后，重新运行你的脚本，错误应该会得到解决。如果你遇到其他问题或有进一步的疑问，请告诉我。

不断地出现这个问题，需要逐一激活吗，有没有批量一次性激活的方式 ChatGPT 当你运行脚本时，如果依赖的模块一个个缺失，确实会显得麻烦。为了避免一次又一次地手动安装缺失的模块，可以采取以下更高效的解决方式：

使用 requirements.txt 或 requirements_module.txt 文件如果项目中已经有 requirements.txt 或类似的依赖文件，你可以使用该文件一次性安装所有依赖。确保这个文件包含了所有需要的依赖模块。

确保 requirements.txt 包含所有依赖：

如果你遇到了多个未安装的模块，可以手动编辑 requirements.txt 或者 requirements_module.txt 文件，确保它包含所有缺失的模块。通常可以用以下格式：

txt 复制代码 loguru gradio yt-dlp 批量安装所有依赖：

在项目目录中运行以下命令一次性安装所有依赖：

bash 复制代码 pip install -r requirements.txt 或者如果是 requirements_module.txt：

bash 复制代码 pip install -r requirements_module.txt

自动生成 requirements.txt 文件如果你不确定项目需要哪些依赖项，可以使用 pip 的 freeze 命令生成一个 requirements.txt 文件，确保它包含当前环境中的所有依赖项，然后在新的环境中使用它：

在当前环境中生成依赖列表：

bash 复制代码 pip freeze > requirements.txt 在新环境中批量安装：

复制或将这个文件分享给其他开发者，他们可以用同样的 pip install -r requirements.txt 命令一次性安装所有依赖。

使用 pip 自动安装缺失依赖你还可以手动安装当前缺失的依赖项：

当你遇到模块缺失时：在命令行中运行： bash 复制代码 pip install missing_module_name 例如： bash 复制代码 pip install loguru gradio yt-dlp 总结批量安装：使用 requirements.txt 或 requirements_module.txt 文件一次性安装所有依赖。生成依赖文件：使用 pip freeze 命令生成并分享依赖列表。手动批量安装：在命令行中一次性安装多个缺失的模块。这些方法可以帮助你避免逐个安装模块的麻烦，提高工作效率。如果还有其他问题，随时告诉我。

Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Collecting dotenv Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/e2/46/3754073706e31670eed18bfa8a879305b56a471db15f20523c2427b10078/dotenv-0.0.5.tar.gz (2.4 kB) Preparing metadata (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error

× python setup.py egg_info did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [78 lines of output] C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools__init__.py:85: _DeprecatedInstaller: setuptools.installer and fetch_build_eggs are deprecated. !!

          ********************************************************************************
          Requirements should be satisfied by a PEP 517 installer.
          If you are using pip, you can try pip install --use-pep517.
          ********************************************************************************

  !!
    dist.fetch_build_eggs(dist.setup_requires)
    error: subprocess-exited-with-error

    python setup.py egg_info did not run successfully.
    exit code: 1

    [16 lines of output]
    Traceback (most recent call last):
      File "<string>", line 2, in <module>
      File "<pip-setuptools-caller>", line 14, in <module>
      File "C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-wheel-kri74hrf\distribute_a30ddbcf2a4e453a8792fbe18209f97c\setuptools\__init__.py", line 2, in <module>
        from setuptools.extension import Extension, Library
      File "C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-wheel-kri74hrf\distribute_a30ddbcf2a4e453a8792fbe18209f97c\setuptools\extension.py", line 5, in <module>
        from setuptools.dist import _get_unpatched
      File "C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-wheel-kri74hrf\distribute_a30ddbcf2a4e453a8792fbe18209f97c\setuptools\dist.py", line 7, in <module>
        from setuptools.command.install import install
      File "C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-wheel-kri74hrf\distribute_a30ddbcf2a4e453a8792fbe18209f97c\setuptools\command\__init__.py", line 8, in <module>
        from setuptools.command import install_scripts
      File "C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-wheel-kri74hrf\distribute_a30ddbcf2a4e453a8792fbe18209f97c\setuptools\command\install_scripts.py", line 3, in <module>
        from pkg_resources import Distribution, PathMetadata, ensure_directory
      File "C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-wheel-kri74hrf\distribute_a30ddbcf2a4e453a8792fbe18209f97c\pkg_resources.py", line 1518, in <module>
        register_loader_type(importlib_bootstrap.SourceFileLoader, DefaultProvider)
    AttributeError: module 'importlib._bootstrap' has no attribute 'SourceFileLoader'
    [end of output]

    note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
  error: metadata-generation-failed

  Encountered error while generating package metadata.

  See above for output.

  note: This is an issue with the package mentioned above, not pip.
  hint: See above for details.
  Traceback (most recent call last):
    File "C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools\installer.py", line 101, in _fetch_build_egg_no_warn
      subprocess.check_call(cmd)
    File "C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\subprocess.py", line 369, in check_call
      raise CalledProcessError(retcode, cmd)
  subprocess.CalledProcessError: Command '['C:\\Users\\89044\\miniconda3\\envs\\tts_env\\python.exe', '-m', 'pip', '--disable-pip-version-check', 'wheel', '--no-deps', '-w', 'C:\\Users\\89044\\AppData\\Local\\Temp\\tmp66mjjrou', '--quiet', 'distribute']' returned non-zero exit status 1.

  The above exception was the direct cause of the following exception:

  Traceback (most recent call last):
    File "<string>", line 2, in <module>
    File "<pip-setuptools-caller>", line 34, in <module>
    File "C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-install-jwmvviy2\dotenv_b3061743ed34457385957d44db30f3fb\setup.py", line 13, in <module>
      setup(name='dotenv',
    File "C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools\__init__.py", line 107, in setup
      _install_setup_requires(attrs)
    File "C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools\__init__.py", line 80, in _install_setup_requires
      _fetch_build_eggs(dist)
    File "C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools\__init__.py", line 85, in _fetch_build_eggs
      dist.fetch_build_eggs(dist.setup_requires)
    File "C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools\dist.py", line 612, in fetch_build_eggs
      return _fetch_build_eggs(self, requires)
    File "C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools\installer.py", line 38, in _fetch_build_eggs
      resolved_dists = pkg_resources.working_set.resolve(
    File "C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 896, in resolve
      dist = self._resolve_dist(
    File "C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 932, in _resolve_dist
      dist = best[req.key] = env.best_match(
    File "C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 1262, in best_match
      return self.obtain(req, installer)
    File "C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 1298, in obtain
      return installer(requirement) if installer else None
    File "C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools\installer.py", line 103, in _fetch_build_egg_no_warn
      raise DistutilsError(str(e)) from e
  distutils.errors.DistutilsError: Command '['C:\\Users\\89044\\miniconda3\\envs\\tts_env\\python.exe', '-m', 'pip', '--disable-pip-version-check', 'wheel', '--no-deps', '-w', 'C:\\Users\\89044\\AppData\\Local\\Temp\\tmp66mjjrou', '--quiet', 'distribute']' returned non-zero exit status 1.
  [end of output]

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: metadata-generation-failed

× Encountered error while generating package metadata. ╰─> See above for output.

note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for details.查看索引：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 收集 dotenv 从 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/e2/46/3754073706e31670eed18bfa8a879305b56a471db15f20523c2427b10078/dotenv-0.0.5.tar.gz 下载（2.4 kB）准备元数据（setup.py）... 错误错误：子进程退出错误

× python setup.py egg_info 没有成功运行。退出代码：1 输出： ╰─> [78 行输出] C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools__init__.py:85: _DeprecatedInstaller: setuptools.installer 和 fetch_build_eggs 已被废弃。 !!

          ********************************************************************************

要求应由 PEP 517 安装程序满足。如果你使用了 pip，可以尝试 pip install --use-pep517 。

!!

dist.fetch_build_eggs(dist.setup_requires) 错误：子进程退出错误

Python setup.py egg_info 没有成功运行。退出代码：1

[16 行输出] 回溯（最近的调用最后）：文件 ""，第 2 行，在中文件 "", 行 14， in 文件"C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-wheel-kri74hrf\distribute_a30ddbcf2a4e453a8792fbe18209f97c\setuptools__init__.py"，行 2，在中 from setuptools.extension import Extension, Library 文件"C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-wheel-kri74hrf\distribute_a30ddbcf2a4e453a8792fbe18209f97c\setuptools\extension.py"，行 5，在中 from setuptools.dist import _get_unpatched 文件"C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-wheel-kri74hrf\distribute_a30ddbcf2a4e453a8792fbe18209f97c\setuptools\dist.py"，行 7，在 from setuptools.command.install import install 文件"C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-wheel-kri74hrf\distribute_a30ddbcf2a4e453a8792fbe18209f97c\setuptools\command__init__.py"，行 8，在中 from setuptools.command import install_scripts 文件"C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-wheel-kri74hrf\distribute_a30ddbcf2a4e453a8792fbe18209f97c\setuptools\command\install_scripts.py"，行 3，在中从 pkg_resources 模块导入 Distribution，PathMetadata，确保目录文件"C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-wheel-kri74hrf\distribute_a30ddbcf2a4e453a8792fbe18209f97c\pkg_resources.py"，行 1518，在注册加载器类型(importlib_bootstrap.SourceFileLoader, 默认提供者) 错误属性：模块 'importlib._bootstrap' 没有属性 'SourceFileLoader' 结束输出

注意：此错误来源于子进程，可能与 pip 无关。错误：元数据生成失败

在生成包元数据时遇到错误。

见上方以获取输出。

注意：这是上述提及的包的问题，而不是 pip 的问题。提示：详情请见上方。回溯（最近的调用最后）：文件"C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools\installer.py"，行 101，在_fetch_build_egg_no_warn 中 subprocess.check_call(cmd) 文件"C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\subprocess.py"，行 369，在 check_call 中引发 CalledProcessError(retcode, cmd) 子进程 CalledProcessError: 命令'['C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\python.exe', '-m', 'pip', '--disable-pip-version-check', 'wheel', '--no-deps', '-w', 'C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\tmp66mjjrou', '--quiet', 'distribute']' 返回了非零退出状态 1。

上述异常是以下异常的直接原因：

回溯（最近的调用最后）：文件 ""，第 2 行，在中文件 "", 行 34， in 文件"C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\pip-install-jwmvviy2\dotenv_b3061743ed34457385957d44db30f3fb\setup.py"，第 13 行，在中设置(name='dotenv', 文件"C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools__init.py"，第 107 行，在 setup 中设置安装_setup_requires 属性文件"C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools__init.py"，行 80，在_setinstall_setup_requires 中 _获取_build_eggs(dist) 文件"C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools__init.py"，行 85，在_fetch_build_eggs 中 dist.fetch_build_eggs(dist.setup_requires) 文件"C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools\dist.py", 行 612, 在 fetch_build_eggs 返回 _fetch_build_eggs(self, requires) 文件"C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools\installer.py"，行 38，在_fetch_build_eggs 下已解决的分布 = pkg_resources.working_set.resolve( 文件"C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\pkg_resources\init.py", 行 896, 在 resolve 中 dist = self._resolve_dist( 文件"C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\pkg_resources\init__.py", 行 932, 在='_resolve_dist' dist = best[req.key] = env.best_match( 文件"C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\pkg_resources\init__.py", 行 1262, 在 best_match 最佳匹配返回 self.obtain(req, installer) 文件"C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\pkg_resources\init__.py", 第 1298 行，在 obtain 中获取返回安装程序(requirement)如果存在安装程序则返回，否则返回 None 文件"C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\lib\site-packages\setuptools\installer.py"，行 103，在_fetch_build_egg_no_warn 中 raise DistutilsError(str(e)) from e distutils.errors.DistutilsError: 命令 '["C:\Users\89044\miniconda3\envs\tts_env\python.exe", "-m", "pip", "--disable-pip-version-check", "wheel", "--no-deps", "-w", "C:\Users\89044\AppData\Local\Temp\tmp66mjjrou", "--quiet", "distribute"]' 返回非零退出状态 1。结束输出

注意：此错误来源于子进程，可能与 pip 无关。错误：元数据生成失败

在生成包元数据时遇到错误。看上面以获取输出。

注意：这是上述提及的包的问题，而不是 pip 的问题。提示：详情请见上方。 ChatGPT 这个错误主要是因为 dotenv 模块的 setup.py 文件在构建时出现了问题，可能与 setuptools 或 Python 版本的兼容性有关。下面是一些可能的解决方法：

尝试使用 --use-pep517 安装错误信息提示可以尝试使用 pip install --use-pep517，你可以尝试使用这个选项来安装模块：

bash 复制代码 pip install --use-pep517 dotenv

升级 setuptools 和 pip 确保你的 setuptools 和 pip 是最新版本，因为这些工具的旧版本可能不兼容某些包的安装过程。

bash 复制代码 pip install --upgrade pip setuptools wheel 然后再次尝试安装：

bash 复制代码 pip install dotenv

直接安装 python-dotenv dotenv 这个包名比较常见，实际上你可能需要的是 python-dotenv。这是一个更常用的库，用于加载 .env 文件中的环境变量。

你可以尝试直接安装 python-dotenv：

bash 复制代码 pip install python-dotenv

手动安装 wheel 在某些情况下，手动安装 wheel 包也可以解决类似的问题：

bash 复制代码 pip install wheel pip install dotenv

检查网络连接与镜像源如果你使用的是国内镜像源（如 Tsinghua PyPI），可能镜像源上的包有问题。你可以切换回默认的 PyPI 源尝试：

bash 复制代码 pip install dotenv -i https://pypi.org/simple 总结先升级 pip、setuptools 和 wheel。尝试使用 --use-pep517 选项或直接安装 python-dotenv。如果问题仍未解决，可以检查网络连接和镜像源。尝试这些步骤后，问题应该能够得到解决。如果你有其他问题或遇到进一步的困难，请告诉我。

Kedreamix / Linly-Dubbing

最终还是安装失败了 #1

创建名为 'linly_dubbing' 的conda环境，并指定Python版本为3.10

激活新创建的环境

进入项目目录

安装其他依赖

设置API Token

使用 Hugging Face API

或者

或者

或者