无法运行rasa init命令并出现以下错误： 无法将“ rasa”识别为内部或外部命令，可操作程序或批处理文件。
我的环境中具有以下版本的RASA： 拉萨核心0.13.2 拉萨核心SDK 0.12.2 拉萨诺0.14.6 rasa-sdk 1.2.0
答案 0 :(得分：4)
山姆答案是正确的。 Rasa可能不在您的环境变量路径中。
您是否已经尝试过：
./test.fna
./test/test.fna
或
py -m rasa init
如果这不起作用，您可以在rasa community forum
处找到答案。答案 1 :(得分：3)
您是否尝试过here所述的基于pip的安装
您可以
pip install rasa
如果您已经做过，我怀疑您需要在环境变量 PATH 中添加rasa。 您还在使用virtualenv吗？还是conda环境？我建议使用它来进行安装。
答案 2 :(得分：2)
希望您现在就可以使用它，但是如果没有，您可以
1）尝试在Advanced System Settings > Environment Variables中设置Python路径。 （理想情况下，我们希望将其放在顶层文件夹中）
2）使用图形安装程序重新安装Python。以管理员身份运行常规Python安装程序。请务必点击小的“添加到路径”复选框，否则所有这些都将一无所有！ （对我个人而言，这比手动调整环境变量中的路径要容易得多。） 然后选择“自定义安装位置”。单击“为所有用户安装”将自动将安装路径更改为C：Program Files文件夹。
3）您也可以通过选择Programs > Programs and Features > Modify/Repair来执行此操作，而无需完全重新安装。
答案 3 :(得分：1)
转到设置 -> 管理应用执行别名 -> 关闭 Python - 由于我同时启用了 Python 和 Python3，VSCODE 不允许我访问我在项目文件夹中创建的虚拟环境.这解决了我的问题。 VSCODE cmd 终端中的错误路径： C:\User....\Project>rasa --version 没有找到“rasa”；不带参数运行以从 Microsoft Store 安装，或从“设置”>“管理应用执行别名”禁用此快捷方式。
VSCODE cmd 终端中的正确路径（在计算机应用设置中关闭 Python 后）： (venv) C:\User....\Project>rasa --version 拉萨版本：2.3.4 Rasa SDK 版本：2.3.1 Rasa X 版本：0.37.1 Python 版本：3.7.10
答案 4 :(得分：0)
接受的答案是设置环境变量，这让我很好奇，但问题是我不知道设置环境变量的 rasa 安装路径。
第 1 步： 所以我会写下我是如何想到这一点的。首先，如果您没有 Anaconda 软件包管理器，请从 official website 安装它。 （安装时单击复选框将 Anaconda 添加到您的 PATH 环境变量。）
第 2 步：
现在打开 anaconda 提示符并转到要运行 rasa 的目录。
第 3 步：
然后我们可以通过运行 conda 来创建一个新的 conda create --name installingrasa python==3.8.5 环境，将我们所有的依赖项放在一个集中的地方。最后通过 conda activate installingrasa
第 4 步：
安装 UJSON 和 Tensorflow，这将有助于我们使用 rasa。
conda install ujson
conda install tensorflow
第 5 步：
最终我们可以安装rasa。在这里，我们将通过 pip 而不是 conda 安装它。 （在我写这篇文章的时候没有 conda 版本的 fr rasa）
pip install rasa
第 6 步：
为了在windows上运行Tensorflow，我们需要单独下载visual c++。从 official website 中查找可执行文件。现在我们可以无误地运行 rasa init 并初始化新机器人。
答案 5 :(得分：0)
我在使用 python 3.9 时遇到了这个问题。它在将 python 版本降级到 3.8 后工作。它需要重新创建我的 conda 环境。
答案 6 :(得分：0)
在创建虚拟环境时尝试此代码
conda create --name filename python==3.8
答案 7 :(得分：0)
看起来这是python 3.9的问题。在 3.9 上玩了很多之后，我将我的 python 降级到 3.8 并且它没有出现故障。
您可以使用 conda create 命令行中的选项 python==3.8 创建具有不同 python 版本的 conda 环境。