1）在window中安装步骤

对于在 Windows 操作系统下运行代码，以下是相应的修改后代码：

1. 安装 lsof 工具
在 Windows 中，我们需要通过其他方式安装 lsof 工具，例如从开放源代码软件网站上下载。在安装完成后，可以将其添加到环境变量中。

2. 安装 Horovod
安装 Horovod 需要将原来的命令行修改为下面这个：

set HOROVOD_GPU_ALLREDUCE=NCCL
set HOROVOD_NCCL_LINK=SHARED
set HOROVOD_WITH_PYTORCH=1
pip install --no-cache-dir horovod==0.19.4

注意，设置环境变量的方式在 Windows 下与 Linux 不同。

3. 安装 pillow-simd
同样地，我们需要修改命令行：

pip uninstall pillow
set CC=“cc -mavx2”
pip install -U --force-reinstall pillow-simd

4. 下载英文模型
在 Windows 中，这个操作仍然是相同的：

python -m spacy download en

注意，需要确保已经安装了正确版本的 Python 和 spacy 包。

遇到的问题1：安装lsof

使用Windows版本的Cygwin软件来模拟类Unix环境，并在其中安装lsof。执行以下步骤：

1. 首先，下载并安装Cygwin软件。您可以从此处下载： Cygwin Installation
2. 安装Cygwin时，请确保在“选择包”步骤中包括“lsof”软件包。您可以在此处搜索该软件包并选择它： Cygwin Packages
3. 等待Cygwin安装和配置lsof软件包。
4. 安装完成后，打开Cygwin终端并输入以下命令来验证lsof是否正在运行： lsof -v

如果lsof已成功安装和配置，则应显示版本信息。现在，您可以使用lsof命令来监视Windows上打开的文件和进程。

遇到的问题2： ERROR: Could not build wheels for horovod, which is required to install pyproject.toml-based projects

系统缺乏必要的编译依赖项，如CMake

cmake下载地址： Download | CMake

遇到的问题3： error: CUDA library was not found (see error above).
Please specify correct CUDA location with the HOROVOD_CUDA_HOME environment variable or combination of HOROVOD_CUDA_INCLUDE and HOROVOD_CUDA_LIB environment variables.

这个错误提示说明在构建Horovod时没有找到CUDA库。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行：

1. 确认CUDA已经正确安装。你可以在终端中使用`nvcc --version`来检查CUDA是否正确安装并获取版本号。
2. 确认HOROVOD_CUDA_HOME环境变量已经设置，并且指向正确的CUDA路径。你可以通过运行`echo $HOROVOD_CUDA_HOME`来检查环境变量是否正确设置。
3. 如果HOROVOD_CUDA_HOME环境变量没有设置，可以使用HOROVOD_CUDA_INCLUDE和HOROVOD_CUDA_LIB环境变量来指定CUDA库的路径。HOROVOD_CUDA_INCLUDE环境变量指定CUDA头文件的路径，HOROVOD_CUDA_LIB环境变量指定CUDA库文件的路径。

参考文章： error: CUDA library was not found · Issue #734 · horovod/horovod · GitHub

遇到的问题4：  error: None of TensorFlow, PyTorch, or MXNet plugins were built. See errors above.

中间报了MPI错误

解决办法：

要在Windows上安装OpenMPI，您需要遵循以下步骤：

1.下载合适的安装程序
您需要从open-mpi.org网站下载适用于Windows的二进制安装程序。此页面包含适用于不同版本的Windows的不同安装程序，包括MSI和zip。

只有老版本有exe安装包： Open MPI: Version 1.6

2.运行安装程序
下载完成后，运行安装程序并按照提示进行安装。您可以在默认安装目录中安装OpenMPI或选择自定义目录。

3.配置环境变量
在成功安装OpenMPI之后，您需要将OpenMPI路径添加到Windows的环境变量中。这可以通过以下步骤完成：

a)在Windows资源管理器中，右键单击“此电脑”，选择“属性”。
b)单击“高级系统设置”。
c)单击“环境变量”。
d)在“用户变量”或“系统变量”中创建一个新变量，并将其命名为“OMPI_HOME”，然后将其值设置为OpenMPI安装的目录。
e)在现有的“Path”变量中添加%OMPI_HOME%\bin。这将确保在任何位置都可以访问OpenMPI命令。

遇到问题5：MSBuild version 17.5.1+f6fdcf537 for .NET Framework
MSBUILD : error MSB1001: 未知开关。error: None of TensorFlow, PyTorch, or MXNet plugins were built. See errors above.

这个错误提示意味着您在 MSBuild 命令行中使用了一个未知的开关。您需要检查您的命令行并确保所有使用的开关都是正确的。另外，请注意您的 MSBuild 版本是否与您正在构建的项目兼容。如果您不确定您的命令行是否正确或您的 MSBuild 版本是否正确，请参阅相关文档或与开发人员社区寻求帮助。

解决办法：

Install error: None of TensorFlow, PyTorch, or MXNet plugins were built. See errors above. · Issue #1334 · horovod/horovod · GitHub

pip install --no-cache-dir git+https://github.com/horovod/horovod

相当于将horovod下载到本地，再安装！

安装horovod遇到的问题，Horovod是一种分布式深度学习框架，可在多个GPU服务器之间执行深度学习模型训练。 Horovod的设计目的是使分布式训练尽可能简单，开发人员只需稍微修改现有的单机代码即可实现分布式训练。与其他分布式深度学习框架相比，Horovod具有出色的可伸缩性和效率，并且能够应对处理大型数据集训练的需要。Horovod支持多种深度学习框架，例如TensorFlow，PyTorch和Keras等。 包装器，用于在docker容器中 安装 horovod 和OpenMPI。 在Dockerfile中用作ENTRYPOINT。 如果提供以下环境设置之一： OpenMPI =版本（例如4.0.0）： 安装 版本4.0.0的OpenMPI HOROVOD =版本（例如0.23.1或“最新”）： 安装 horovod 库 如果提供的是 HOROVOD env，但未提供OpenMPI ，则首先 安装 默认的OpenMPI版本（现在：4.1.0）。 Dockerfile.example：是使用 horovod _entrypoint的Dockerfile的示例。 Docker使用示例 docker run -e OpenMPI=4.1.0 -e HOROVOD =latest repo/dockerimage:tag < user> 该脚本期望c File "/home/wugaosheng/anaconda3/envs/ctc/lib/ python 3.6/site-packages/ horovod /tensorflow/__init__.py", line 25, in <module> check_extension(' horovod .tensorflow', ' HOROVOD _WIT