donkey car环境搭建

首先安装anconda路径选择自己要知道--添加pyth环境变量

安装完之后创建新环境，此处我们安装cpu版本tensorflow，无需安装显卡驱动
conda换源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes
pip换源：
pip config set global.index-url https://pypi.douban.com/simple
此处报错为卸载重装没有清空配置文件重复配置了。
conda create -n donkeycar python==3.6.0
网速太慢，切换网络试试

切换新环境： conda activate donkeycar
使用conda下载tensorflow版本根据下列内容
conda install tensorflow==1.11.0
此处tensorflow包比较多，而且注意有包没有100%，在下面单独pip下载

接着下载    Keras               2.2.4
    opencv-python
    donkeycar           2.5.8#使用pip命令下载2.5.8版本
    scikit-learn        0.24.2
使用conda命令安装会自动安装依赖包，如果不能用conda命令安装，在使用pip命令
自动安装依赖，不用选择版本，系统会帮你选择兼容，

下载conda install +包名==版本
pip install +包名==版本

卸载conda uninstall +包名
pip uninstall +包名

pip list #显示包的列表

pip install cached-property==1.5.2
pip install cycler==0.11.0
pip install imutils==0.5.3
pip install kiwisolver==1.3.1
pip install matplotlib==3.3.4
pip install opencv-python==3.4.3.18
pip install pyparsing==2.4.7
pip install pyserial==3.5
pip install threadpoolctl==3.1.0

测试环境；python manage.py train --tub D:/01智能车/donkeycar_train/tub --model D:/01智能车/donkeycar_train/models/12345

此处报错跳转视频：报错解决，跳转到1分13，1:01:13
此路径需要改为donkeycar_train的路径

报错缺少包，复制parts到；D:\Anaconda\anconda\envs\donkeycar\Lib\site-packages\donkeycar

(donkeycar) C:\Users\J-major>pip list
Package             Version
------------------- ---------
    absl-py             1.4.0
    astor               0.8.1
    bidict              0.21.4
cached-property     1.5.2
    certifi             2021.5.30
    charset-normalizer  2.0.12
    click               8.0.4
    colorama            0.4.5
cycler              0.11.0
    dataclasses         0.8
    decorator           4.4.2
    dnspython           2.2.1
    docopt              0.6.2
    donkeycar           2.5.8
    eventlet            0.33.3
    Flask               2.0.3
    gast                0.5.3
    greenlet            2.0.2
    grpcio              1.48.2
    h5py                2.9.0
    idna                3.4
    imageio             2.15.0
    imageio-ffmpeg      0.4.8
    importlib-metadata  4.8.3
    importlib-resources 5.4.0
imutils             0.5.3
    itsdangerous        2.0.1
    Jinja2              3.0.3
    joblib              1.1.1
    Keras               2.2.4
    Keras-Applications  1.0.8
    Keras-Preprocessing 1.1.2
kiwisolver          1.3.1
    Markdown            3.3.7
    MarkupSafe          2.0.1
matplotlib          3.3.4
    moviepy             0.2.3.5
    numpy               1.19.5
opencv-python       3.4.3.18
    pandas              0.23.4
    Pillow              8.4.0
    pip                 21.2.2
    proglog             0.1.10
    protobuf            3.19.6
pyparsing           2.4.7
pyserial            3.5
    python-dateutil     2.8.2
    python-engineio     4.3.4
    python-socketio     5.7.2
    pytz                2022.7.1
    PyYAML              6.0
    requests            2.27.1
    scikit-learn        0.24.2
    scipy               1.1.0
    setuptools          39.1.0
    six                 1.16.0
    tensorboard         1.11.0
    tensorflow-gpu      1.11.0
    termcolor           1.1.0
threadpoolctl       3.1.0
    tornado             4.5.3
    tqdm                4.64.1
    typing_extensions   4.1.1
    urllib3             1.26.14
    Werkzeug            2.0.3
    wheel               0.37.1
    wincertstore        0.2
    zipp                3.6.0