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

2019-03-25 17:10:51 Anaconda 给不同的项目创建不同的环境真的非常重要,最近在使用flask的时候在base环境中安装flask-bootstrap,竟然将我原本的py3.7的conda直接删除,完全降到了py2.最后只能重新安装anaconda. 这个事件给我一个启示就是尽量不要在初始环境中安装各种包,而是使用anaconda的环境,来给不同的项目分配各自的环境. Anaconda创建环境: //下面是创建python=3.6版本的环境,取名叫py36 conda c

Anaconda创建环境: //下面是创建python=3.6版本的环境,取名叫py36 conda create -n py36 python=3.6  删除环境(不要乱删啊啊啊) conda remove -n py36 --all 激活环境 //下面这个py36是个环境名 source activate py36 退出环境 source deactivate 作者:SleepingBug 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/H_O_W_E/article/de

https://blog.csdn.net/qq_37465638/article/details/100071259 这篇博客写得很清楚,是anaconda下Library下lib下的一个文件和DDLS下的一个文件日期不同,用后者替换前者 这个文件是libssl-1_1-x64.dll

Anaconda配置环境变量+创建虚拟环境 配置环境变量 没有添加系统变量,所有系统根本识别不了conda命令,找不到位置,所以添加以下系统变量: 添加对应Anaconda环境变量:(以自己的安装路径为准) D:\programe\anaconda; D:\programe\anaconda\Library\mingw-w64\bin; D:\programe\anaconda\Library\usr\bin; D:\programe\anaconda\Library\bin; D:\progr

按照Conda网站上的提示安装完Conda之后,想要用conda create创建环境,一直报错: ERROR conda.core.link:_execute_actions(337): An error occurred while installing package 'defaults::dbus-1.10.10-0'. PermissionError(13, 'Permission denied') Attempting to roll back. PermissionError(13

Anaconda用命令conda创建环境: 安装Anaconda后,用Conda –version查看conda的版本号: Conda create -n name python = x.xx Conda create -n web python=3.5 #e.g.此处创建一个新环境名字为web, python版本号为3.5, 同时用anaconda中的conda命令创建的这个python 3.5版本的web环境,在创建的同时会给你安装所有它需要依赖的包.  其他参考:

Anaconda多环境多版本python配置指导 字数3696 阅读644 评论0 喜欢0 最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由 于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多数练习源码都是基于2.x的,而有些有些module在python3.x上没有,因此为装这些 包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,它是python科学计算的一个分发版,据说常用的包都打包在里边了.并由 此得知还有不少该类型的软件.安装完成之后也遇到了

目录 卸载程序 安装Ananconda 检查系统环境变量 更换国内镜像源 设置VS CODE 用户配置及工作环境配置 @(Python + Anaconda + vscode环境重装) 工程目录的使用直接暴动了!!! 嗯, 我发现我的python环境出错了, 我把环境安装到了`miniconda`底下了: 系统 `path`却留在了`Anaconda`里. 卸载吧,重装吧... 最近老了,记性不好,记录此篇,怕以后忘了 卸载程序 导出原环境包 (如果重新安装就没有这一步骤) 查看原包内容 --

一.Conda测试过程: 使用conda.首先确认已经安装好了conda 配置环境.下一步通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能.学习如何确认在哪个环境中,以及如何做复制一个环境作为备份. 测试python.然后检查哪一个版本的python可以被安装,以及安装另一个版本的python,还有在两个版本的python之间的切换. 检查包.1)罗列出安装在我们电脑上的包,2)浏览可用的包,3)使用conda install命令来来安装以及移除一些包.对于一些不能使用conda安装的包,4)在A

一.虚拟环境 virtual environment 它是一个虚拟化,从电脑独立开辟出来的环境.通俗的来讲,虚拟环境就是借助虚拟机docker来把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,各个容器之间互相隔离,互不影响.譬如,本次学习需要用到Django,我们可以做一个Django的虚拟环境,里面只需要安装Django相关包就可以了,需要Scrapy库,就在开辟一个独立空间来学习Scrapy库相关就行了. 二 .为什么要用虚拟环境

Anaconda 创建 32位python虚拟环境 ​ 最近实习在做一个接口自动化数据上传的功能,因为数据是更新的,需要每次上传都查询数据库调用匹配,就不得不面对 python 连接 oracle .一直很排斥这玩意,我觉得python连接oracle是一个很蹩脚的东西.网上教程其实挺多的,首先安装cx_oracle,安装的时候要注意两个东西: oracle-client架构(有64,也有32) python 架构(一般是64位) ​ 然后python oracle-client 和cx_ora

[学习总结]GirlsInAI ML-diary 总 原博github链接-day2 Python版本选取与Anaconda中环境配置与下载 1-查看当前Jupyter的Python版本 开始菜单选Jupyter Notebook打开浏览器中的Jupyter 左上角:new-->terminal-->输入Python 2-py2.py3选取 py2已经渐渐被淘汰.不要用最新版的语言,容易踩坑-->选择py3.5 整理后的教程里说py3.6,3.7都可以,本课程选用py3.5,保持统一吧.

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

入手Mac几天了,想在Mac OS下玩玩OpenCV和keras,间歇捣鼓了两天,终于搞定zsh.OpenCV3.0以及Anaconda.OpenCV3.0刚发布不久,这方面的资料也不是很多,能够查到的一篇配置OpenCV3.0和Python2.7.x的博客 Install OpenCV 3.0 and Python 2.7+ on OSX ,讲得很细致,我读完一遍后觉得配置得有些繁琐,并且没有Anaconda,所以自己花时间琢磨了两天,记录一下配置过程,方便自己和小伙伴们查阅. 为什么一定要用

目录: AntDesign(React)学习-15 组件定义.connect.interface AntDesign(React)学习-14 使用UMI提供的antd模板 AntDesign(React)学习-13 Warning XX should not be prefixed with namespace XXX AntDesign(React)学习-12 使用Table AntDesign(React)学习-11 使用mobx AntDesign(React)学习-10 Dva 与后台数

一.前言 安装环境: Anaconda Ubuntu 二.安装步骤 我们分几步进行,anconda的安装和使用方法就不讲解了.我们直接安装caffe和tensorflow. 1.创建虚拟环境 我们先创建一个用于caffe和tensorflow共存的虚拟环境: conda create -n caffe-tf python=3.6 直接回车,安装即可.安装好后,进入到caffe-tf虚拟环境: source activate caffe-tf 2.安装caffe 我们先安装caffe,一定要先安装

在以下目录中 C:\Users\UserName\AppData\Roaming\jupyter\kernels\python3 打开kernel.json文件,将python.exe文件的路径修改至anaconda配置的tensorflow环境所保存的路径,我的路径为: D:\\softwares\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\python.exe

https://www.zhihu.com/people/alexwhu/answers 使用anaconda的话,可以参考以下步骤: 1.打开anaconda navigator,选择左侧的环境菜单 Environments,在中间会列出当前已经配置好的各种环境名称,如root.tensorflow等 <img src="https://pic1.zhimg.com/v2-795b6c54d393a952019b112d870d6e40_b.png

Anaconda相对于原生python解释器具有更好的包管理功能,它有一个env文件夹,里面包含所要管理的所有环境:日常操作时我们可能会使用pytorch.Tensorflow等多个环境,由于每个环境对Python的包的兼容性都不一样,所以我们可以创建多个独立的环境,每个环境中的python包都是独立的,相互不干扰,方便管理以及解决兼容性的问题: 场景1:我们现在要使用Tensorflow和Pytorch框架,则可以创建对应的环境.使用"source activate tensorflow&qu

1.以管理员身份打开PowerShell 2. 执行conda install -n root -c pscondaenvs pscondaenvs 3. 执行 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned 4. activate jj1env 就可以激活我的环境了.注意这里jj1env是我自己之前在anaconda里面创建的环境名. 参考链接: https://blog.csdn.net/kdongyi/article/details/81905494