1.问题描述 当非conda安装的RStudio,在调用Anaconda中的R环境时,报如下错误: 2.解决办法 下载同版本的R,对Anaconda中R相应的文件进行替换(图标中标注的部分) R3.5.1 Anaconda中的R3.5.1

Python conda安装 1: 官网下载3版本 Anaconda2-2018.12-Windows-x86_64.exe, 安装完后配置环境变量 用户变量->PATH 编辑新增路径 C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts 2:重新管理员身份输入conda --version 查看版本, 然后升级包 conda upgrade --all 3:创建虚拟环境 名字叫做:tensorflow 的python3.5.2的环境 conda create --name tens

JupyterLab安装: 推荐使用miniconda,相比于anaconda更加简洁,下载连接:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 安装 pip install jupyterlab 配置启动目录 jupyter notebook --generate-config 会生产一个配置文件 默认路径C:\Users\用户名\.jupyter\jupyter_notebook_config.py 修改其中的几个配置项 并取

版本查询 cpu tensorflow conda env list source activate tensorflow python import tensorflow as tf 和 tf.__version__ 1.11.0 keras conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0

conda创建python虚拟环境 前言 conda常用的命令: conda list 查看安装了哪些包. conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 conda update conda 检查更新当前conda 一.虚拟环境的作用 问题:如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了. 解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟

在我前一篇文章中已讲述了如何在Windows中安装和配置Docker,本文则讲述如何在docker中安装rstudio! 1.Docker的使用 1.1查看指定machine的IP 打开Docker Quickstart Terminal,查看docker名为default的machine的IP: docker-machine ip default 1.2连接到machine ssh连接到default machine中: docker-machine ssh default 1.3容器和镜像操

Centos6.5 安装 python3.5 虚拟环境 virtualenvwrapper 1 . 安装 python3.5 下载:https://www.python.org/ https://www.python.org/downloads/ 1.1安装 pthon3.5 (特别注意) tar -xvzf Python-3.5.1.tgz cd Python-3.5.1/ ./configure --prefix=/usr/python 这里配置自己的安装目录 make && make

ubuntu18.04 下利用conda安装opencv3 安装opencv3 conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 出现的问题: EnvironmentNotWritableError: The current user does not have write permissions to the target environment. environment location: /home/huangli/anac

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9834567.html 参考网址: https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/ 之前的一篇,直接安装tensorflow的: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6592052.html =======================================

pip和conda安装源更改 python模块安装,使用国内源可以提高下载速度. pip源更改: pip源有好几个,我一直用的清华的pip源,它5分钟同步一次. 临时使用: pip 后加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas 永久使用: Linux下: 修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 修

conda安装的国内镜像配置,实现快速下载 anaconda的所有的软件包全部在国外,安装起来很麻烦,关键是下载速度慢,而且经常中断,所以需要配置国内安装的镜像,下载速度就很快了. 一.conda换国内源 1.1 查看源 命令 conda config --show-sources 显示结果 ==> /home/xxx/.condarc 本文由博客一文多发平台 [OpenWrite](https://openwrite.cn?from=article_bottom) 发布!

安装pipenv的虚拟环境主要是为了防止不同python版本之间冲突的问题,虚拟环境安装的包包不会对外部真实环境产生任何作用,只会作用于虚拟环境.这样,一个flask框架应用对应一个pipenv虚拟环境,虚拟环境不会干扰外部真实环境,同时也不会受外部环境干扰. 安装步骤(PYTHON3):1.安装pipenv 模块,进入cmd命令窗口执行命令: py -3 -m pip install pipenv 2.创建虚拟环境目录 在本地创建文件夹(项目名称),并在cmd命令窗口进入该新建虚拟目录 如:F

python3的linux环境编译安装 1.linux下安装软件的方式 选则yum工具,方便,自行解决软件之间的依赖关系,自动下载且安装 1.配置yum源 可以选择阿里云源,清华源等 配置第一个仓库,里面有大量系统常用软件 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 配置第二个仓库,携带大量第三方软件(nginx,redis,mongodb,mairadb等) wge

yolov3 进化之路,pytorch运行yolov3,conda安装cv2,或者conda安装找不到包问题 conda找不到包的解决方案. 目前是最快最好的实时检测架构 yolov3进化之路和各种性能对比 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35394369 yolov3效果实现,大片段 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36478097 yolov3,pytorch运行试验 https://blog.csdn.net/discoverer100/

Conda安装及第一个py程序 安装Conda 下载安装 在Anaconda官网下载Anaconda 打开Conda安装程序 设置好安装目录(这个一定要记好,后边要用),比如我的目录就是 D:\ProgramData\Anaconda3\ 剩下的按默认进行就可以了 环境变量配置 环境变量配置非常重要

一.conda常用命令 1.创建一个虚拟环境env_name,后面跟的是创建这个环境时,同时安装的软件包 conda create -n env_name python=3.6 2.通过克隆创建一个环境 conda create -n env_name --clone env_name1 3.在虚拟软件中,安装软件包 conda install --name env_name  pkg_name 或者先进入到虚拟环境中,再安装 source activate env_name conda ins

Pytorch安装倒腾了一上午终于搞定,记录一下安装过程. 1. 首先尝试官网的安装方式,但是网速太慢了. 除去cudnn100, torchvision和pytorch三个文件,其余可以直接从清华镜像源下载. 这三个包直接进入官网,使用多线程(我用idm下载的,最好在挂个代理或者VPN)下载后,离线安装.离线安装命令: conda install --use-local Pkg_name 2. 安装完成后报错,拷贝系统lib目录下相关文件到需求路径,测试成功. 执行如下代码,需要根据安装路径适

前篇:http://www.cnblogs.com/ostrich-sunshine/p/8747791.html 介绍了 Mac 下 python 的一些相关知识. 这篇介绍 python3 的安装,及 python2 和 python3 的切换 1. Mac 下 安装 python 查看是否已有  python,方式:打开终端,输入 python,如出现如下,则说明已有默认安装的 python: 说明:一般 Mac 电脑上默认安装了 python,版本一般为 2.7 或 2.6 位置在:/S

1.检验当前conda的版本 conda -V C:\Users>conda -V conda 4.10.1 2.conda 常用的命令 查看已有的虚拟环境 C:\Users>conda env list # conda environments: # base * D:\APP\Anaconda3 clone D:\APP\Anaconda3\envs\clone king D:\APP\Anaconda3\envs\king opencv D:\APP\Anaconda3\envs\ope

前言 实话说,在自己亲手捣鼓了一下午加一晚上后,本人深深地感受到了对于"Anaconda安装+虚拟环境Tensorflow安装"里面的坑点之多,再加上目前一些博主的资料有点久远,尤其是目前有的教程还在教大家创Python3.5的虚拟环境,而目前的PyCharm已经不支持Python3.5的解释器了!!!当时我看到那一行提示字的时候,险些崩溃...在终于弄好后,写下这篇博客记录安装过程,以及踩到的大大小小的坑点,既是记录,也希望对大家有所帮助. Anaconda安装 一.首先介绍本人的A