Anaconda 安装和使用 https://www.cnblogs.com/liruihuan/p/9101613.html 最近看了些关于数据分析的书,想系统的整理下相关知识,算是学习笔记吧,也希望能帮到初学者. 1.Anaconda介绍 安装python的方法有很多种,数据分析方面比较常用Anaconda.Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等多个科学包及其依赖项,也可以使用Miniconda这个较小的发行版,仅包含conda和 Python.

关于Anaconda的安装就不介绍了,本文主要介绍spyder中安装 tensorflow.废话少说 直接重点: 1.安装好Anaconda之后,找到spyder图标 点击install,等待安装完成(下面是已经安装好了的) 接着点击 左边的Environments  找到对应的环境,下载tensorflow包(重点就在这) 必须下载这两个包才行(如果全部选中,是不能下载的),如果直选中一个tensorflow-gpu也是搞不定的.(在这块花了我好久才成功) PS:spyder调试(Debug)

Anaconda中常用的用法 conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统. packages 管理: 可以使用 conda 来安装.更新 .卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包.在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy.Scipy. pandas.Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包.另外值得一提的是,conda 并不仅仅管理Python的工具包,它也能安装非python的包.比如在新版的 Anaconda 中就

在Anaconda中已经安装好的opencv模块在pycharm中却不能正常使用,后来发现是pycharm使用的python环境中没有opencv的包,解决方法有两种: 方法一 在pycharm的设置中找到project Interpreter选择外部引用python.exe(引用Anaconda中的python.exe)如图: 方法二 在Anaconda的命令行执行命令conda update --all 命令,pycharm就可以识别anaconda中的包了 问题解决: 另外附 对于pyth

打开Anaconda Prompt, step1: 输入清华仓库镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes step2: 搭建tensorflow环境 输入conda create -n tensorflow python=3.5 结束后anaconda中的environment中可以看

0. 引言 介绍在 Windows  操作系统下,在 Python 的 Anaconda 集成环境中,安装 Dlib 库 : 对于不了解源码编译的,或者利用 cmake 方法失败的,可以尝试下此方法: Windows 10 + Python (Anaconda) + pip + Dlib : 1. Dlib 的简介( 官网:http://dlib.net/ ) Dlib 是一个机器学习的开源工具包( 官网:http://dlib.net/ ),用于机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境

出现问题:Anaconda中已经用[conda install libtiff]命令安装了libtiff,并且利用命令[conda list]发现libtiff确实存在,但在pip中却不存在[pip list] 解决办法: 1. 下载anaconda中当前虚拟环境下对应版本的libtiff的whl文件,并用pip安装,我的是TensorFlow36虚拟环境,python版本是3.6 libtiff下载地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ c

Anaconda中安装pytorch 创建一个虚拟环境 conda create --name machinelearning python=3.7 激活虚拟环境 activate machinelearning 输入安装的命令 进入官网 pytorch官网 复制命令 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

题目]如何将安装Anaconda之前已经安装的python版本(中已安装的库)移动到 Anaconda中 一.概述 之前安装tensorflow的安装了anaconda并用它进行安装,anaconda安装后里面也带有一个python的版本,之后我发现在cmd中运行时使用的的原来的python版本,并且此版本的python与anaconda中的是相互隔离的,我在原有的python下安装的库,激活tensorflow后是没有的. 所以就想将两个python版本进行合并. 在网上查找了好久,保留原有p

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

要玩numpy,就得要安装numpy. 安装python 3.6.3 64位 首先需要安装python,安装python的具体方法这里就不细讲了. 可以到官网上下载相应的python版本就可以了,目前我这里安装的是最新版python 3.6.3,64位的.这里需要注意的是python多少位的,好像后面在安装其它模块时就需要注意对应的位数. 如何查看自己电脑是多少位数的? 只要右键我的电脑显示其属性就可以,其中会有信息告诉你的操作系统是32位还是64位.现在的电脑一般都是64位操作系统的. 当然,

https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5 Anaconda介绍.安装及使用教程 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux.macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性. 此外,Python的强大之处在于它的应用领域范围之广,遍及人工智能.科学计算.Web开发.系统运维.大数据及云计算.金融.游戏开发等.实现其强大功能的

深度学习的代码,好多都需要安装一些安装包,在服务器上安装需要权限就很麻烦.看到网上有说把这些安装包一个个下载下来上传到服务器再安装,心累,想想工程量就很大~~~ 这时候就可以在anaconda中新建虚拟环境,把这些需要的安装包都装到一个虚拟环境里面. 首先,找到conda的路径.服务器上的conda在/usr/local/anaconda3/bin,注意直接cd到这个目录输入conda会找不到,可以留个bin下来. conda -V 得到conda的版本 conda env list查看当前设置

Anaconda下载及安装及查看安装的Python库用法 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,提供了包管理与环境管理的功能.Anaconda 利用 conda 来进行 package 和 environment 的管理,并且已经包含了 Python 和相关的配套工具. Anaconda3-4.4下载地址: https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe 下载后双击exe文件进行安装

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html Anaconda安装 在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包.Windows环境下的安装包直接执行.exe文件进行安装即可,Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本 或者 $ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_

本文转载自:https://blog.csdn.net/u013786021/article/details/78370138 安装软件部分浪费了好长时间才装好.之前一直各种问题,后来卸卸了radinka虚拟机,从头开始才终于弄好. 1,            安装anaconda Anaconda集成了Python.这一部分基本上是完全按照网上来的,网页连接如下 http://blog.csdn.net/xiaerwoailuo/article/details/70054429 1,先从官网上

Anaconda+Tensorflow环境安装与配置 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html Anaconda安装 在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包.Windows环境下的安装包直接执行.exe文件进行安装即可,Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本 或者 $ bash

Anaconda(官方网站)就是可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本.Anaconda包含了conda.Python在内的超过180个科学包及其依赖项. 事实上Anaconda 和 Jupyter notebook已成为数据分析的标准环境. 一.什么是Anaconda? Anaconda在英文中是“蟒蛇”,麻辣鸡(Nicki Minaj妮琪·米娜)有首歌就叫<Anaconda>,表示像蟒蛇一样性感妖娆的身体.所以Anaconda的图标就像一个收尾互相咬住的“蟒蛇”

目录 〇.序 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux.macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性. 此外,Python的强大之处在于它的应用领域范围之广,遍及人工智能.科学计算.Web开发.系统运维.大数据及云计算.金融.游戏开发等.实现其强大功能的前提,就是Python具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库.通过对库的引用,能够实现对不同领域

当在pycharm IDE中指定不同的Python版本时,设置方法 File->Setting->Project:XXXX->Project Interpreter    选择不同位置的Python即可 纯净Python共存 说是纯净,其实也不完全“纯净”,这里需要用到另外一个发行版miniconda,它仅包含Python本身和Conda包管理器,因此体积不大. Anaconda中(Python2和Python3)的切换 Anaconda是Python的科学计算环境,集成了Python,

一 前言 最近莫名其妙地想学习一下Python,想着利用业余时间学习一下机器学习(或许仅仅是脑子一热吧).借着研究生期间对于PyCharm安装的印象,在自己的电脑上重新又安装了一遍.利用周末的一点时间,将安装与首次使用流程做个简单总结. PyCharm是我用过的Python编辑器中,比较方便好用的一个,可以跨平台,在macos和windows下面都可以用. 在学习推荐系统.机器学习.数据挖掘时,python是非常强大的工具,也有很多很强大的模块,但是模块的安装却是一件令人头疼的事情. 现在有个工