前言 因为之前的anaconda的conda命令不能用,又找不到原因,所以就决定重装anaconda,然后再装个tensorflow环境.. 正文 可以去官网下载,也可以去清华的开源软件镜像站下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,我这里下载了2018年12月的python3.7版本,注意是64位win10, 然后点击下去安装就行了,注意要把path添加到系统环境变量里去 添加conda镜像 conda config --

本人最近开始使用pycharm,之前一直是在Anaconda环境下跑的程序,在Anaconda Navigator下运行,但发现Jupyter Notebook界面下的程序提示不是很人性化,所以迁移到pycharm了,在安装各种包时也遇到过很多问题,今天就常常出现的问题做一个简单的介绍: (1)首先,需要安装Anaconda.这个没有啥可说的,就是普通安装,不会出现什么大的问题. (2)安装Pycharm,注意在安装pycharm时,一定要使用Anaconda下的python进行导入,如下图:

来来回回装了很多回,今天终于一鼓作气把它安装好,记录一下过程. 准备: Opencv4的安装包,可以在官网上下载 anaconda——主要目的是在anaconda下的某个environment中安装最新版的Opencv,其实如果对版本没有什么要求,直接在anaconda navigator下或者pip就可以安装上. 过程: 打开Opencv4的如下目录,找到对应自己python版本的pyd文件,我安装的是3.7 将其复制到anaconda某个环境(此处我的是python)的Lib下的site-p

方法一. 利用VS生成动态库的安装    详细可参考这篇博文进行操作:https://blog.csdn.net/jeryjeryjery/article/details/72628255 方法二. 使用Anaconda进行安装   由于本人电脑中并没有VS,因此再查阅了一些资料后找到Anaconda下libsvm的安装:   (1)进入该网站(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/) 进行libsvm的wheel的下载:   其中cp36对应着p

学习真的切忌三天打鱼两天晒网!! 一开始python下的opencv已经都弄好了,中间电脑坏了一次,好久没有接触这个,就全部都忘完了.深感惋惜. 今天又从新安装了一下opencv.在anaconda下的安装非常的方便,只要把opencv下的一个cv2.pyd文件复制到anaconda下就可以了.具体操作是: 先找到你的opencv路径下的cv2.pyd,------------------D:\Program Files\opencv\build\python\2.7\x64 将cv2.pyd复

Anaconda是一个非常好的python管理软件,实际使用起来要比直接用python自带的管理工具更好. 若需要将Anaconda下的python.exe添入环境变量中,需要如下设置 如上图所示,需要两个地址,方能顺利在cmd中访问

py3.6+anaconda下安装opencv3 首先声明-网上的方法大多数都是有毒的.也不知道给的什么鬼方法都不行. 我说下我的方法.去这个网站https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/下载对应的版本 然后下载到自己的anaconda下的F:\ADa\Lib\site-packages我是这个,然后CMD到同样这个路径下,执行pip install xxxxx后面的XXXX就是你下载的文件名字.然后improt cv2  ok

win7(win10也适用)系统安装GPU/CPU版tensorflow Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程) 目录 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现

把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,打开 管理员身份打开cmd 输入conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes 之后在cmd下输入命令安装,建立TensorFlow的anaconda虚拟环境 conda create -n tensorflow python=3.5 anaconda #co

网上针对多版本的Python兼容安装的文章逐渐增多,都是大家在实践中总结的经验.本人的安装经过几次的反复实验还是觉得其中一种更为方便. 有人的安装方法是: 1. 先安装一个版本的python(一般先安装低版本), 2.然后再在cmd下用conda来创建另外的python环境并激活, 3.在激活的环境中安装新版的anaconda,这样就会在开始菜单中低版本的文件夹中出现以新版本环境名为后缀的anaconda各组件 以上方法可行且好用 另外一种是: 1.先安装一个低版本的anaconda, 2.然后

首先,就是双版本anaconda的安装: 以前安装好的是python2.7版本,而TensorFlow的安装仅支持3.5版本的.但是自己本来的2.7版本又不想遗弃.所以安装双版本的: 在anaconda的官网上下载2.7版本和3.5版本: 先安装其中一个,我是想安装的2.7.一路next就可以了. 重点来了,安装3.5版本的过程如下: 1. 我下载的版本是Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.下载地址:https://repo.continuum.io/archive/

建议直接安装Anaconda,这是一个包含Numpy,Pandas,Sklearn等函数库的计算机科学软件包,下面的软件可以在此环境下进行安装下载. 一.计算机视觉 1. OpenCV图像处理 在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/网站下载相应的.whl文件 进入文件下载目录下 pip install xx.whl 安装 2. Pytorch深度学习框架 conda install pytorch -c pytorch(cpu版本) pip in

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没

本人之前已经在anaconda环境下已经安装了python3的环境,现在因为一些需求,要安装python2环境 1.打开anaconda的anaconda prompt查看当前环境: conda info -e(或者--envs) 2.创建一个名为py27新的环境,并指定运行环境为python2.7 conda create -n py27 python=2.7或者conda create --name py27 python=2.7 3.激活创建的py27的环境,在当前激活的环境下安装所需要的

首先在官网下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/ 安装时注意 勾选第一个,增加环境变量 安装好后再windows界面打开Anaconda Prompt conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 设置清华镜像,下载更快一点 之后 conda

1.在anaconda交互环境下安装jieba,输入命令:  pip install jieba 2.在https://pypi.python.org/pypi/wordcloud下载wordcloud,在anaconda prompt下转到下载文件的目录,然后执行命令: pip install 文件名 如下图:

最近在看情感分析的东西,于是在spyder里import jieba,and then就报错了. 百度之后,发现jieba是一个第三方库,它并不存在于anaconda内置的packages中.所以在用conda install jieba或者打开 Anaconda Navigator来导入都会失败. 于是,我百度,失败,再百度,再失败,再再百度,再再失败--我看的是情感分析,然后在这里卡了也就几小时-- 上演500个回合后,我终于领悟到安装的精髓了. 安装成功,终于可以导入啦!老天啊,我终于安装

机器已经安装了CUDA 9.1,驱动为390.58,我补装了对应的cudnn,并且测试通过,但是在anaconda环境下,用conda install tensorflow-gpu=1.12后,运行sess = tf.Session()时报错: tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for

装完 Anaconda 会自带一个pyhon环境   也会自带Jupyter Notebook   可以点击开始中的Jupyter Notebook 打开 浏览器 我这里是 3.x 想要装个2.7 的 并且互相切换 如下 点击 Anaconda Prompt 进入控制台 (没配环境变量的进入 安装的根目录下) 第一 输入  conda create -n py27 python=2.7          [其中py27是你随便起的  2.7 是版本]   之后 直接输入y 第二 输入 activ

这两天一直在跟tensorflow的错误日志作斗争!安装过程中出现各种问题,找资料,采坑,终于装好了,做个小总结! keras需要在TensorFlow之上才能运行,所以需要先安装TensorFlow.TensorFlow需要vs2015环境,需要win64位环境. 详细安装教程参考:https://blog.csdn.net/qq_41760767/article/details/97441967 以下问题及解决方案均是基于该安装教程 ●错误日志1: UnavailableInvalidCha

本文转载自:https://blog.csdn.net/skj1995/article/details/81187954 (1)之前看了几篇博客,有人说用cmd命令在目录C:\Users\Administrator\Anaconda3\Lib\site-packages下执行pip install pyecharts,执行之后没有错误,显示安装成功.但是重新打开JupyterNotebook执行from pyecharts import Geo之类的发现还是会出现错误: ImportError: