配置环境是一个很烦的事,有时候用到服务器需要一遍又一遍的配..太麻烦了,这时候就要用到conda,直接复制已有的环境.事半功倍. 第一种方法:地址复制 首先找到要复制的环境的路径:conda info --env 然后利用克隆命令复制到你要配的账户:conda create -n name --clone path 第二种方法:生成yml文件 首先导出配置文件:conda env export -- name 根据配置文件导入环境:conda env create -f name.yml

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

关于配置RMAN备份环境你可以给每个目标数据库设置一些固定的配置,这些配置控制着RMAN多个方面的行为.例如,你可配置备份的保存策略.默认的备份目录.默认的备份设备类型等.你可以用show命令来查看配置及用configure来修改RMAN的配置. 1.查看和清除RMAN配置参数show命令可以查看RMAN当前的配置情况,以及这些参数当前是否设置了默认值.SHOW ALL; --查看说有的配置情况 你也可以通过SHOW命令加指定的配置参数的名字来查看它的值.例:SHOW RETENTION POL

[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.

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+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

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

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

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

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 --

为了insightface和mxnet较劲的一天 mxnet环境: 官网下载pyhton2.7版本的anaconda,随便找个安装教程 sh Anacondaxxxx.sh #一路默认即可,第二个回车符后修改自己想要安装的路径 #安装完毕后重启命令行,再次打开切换成了(base) conda create -n mxnet python=2.7 #等待配置,完成以后继续: conda activate mxnet cat /usr/local/cuda/version.txt #输出9.0.xx

anaconda默认3.7降级到3.6 conda install python=3.6 anaconda安装后找不到conda命令: 执行测试命令 conda info -e conda: command not found 解决方案: 修改环境变量 vim ~/.bashrc 在最后添加: export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH 重启环境变量: source ~/.bashrc conda安装pytorch速度非常慢 解决方案:临时修改pip源[不采用修改cond

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

standard procedure in pyCharm for creating environment when Anaconda installed Create a conda env via pyCharm open pyCharm create new project -- select Conda as New env using. Locations: ~\Anaconda_x\envs\py3env PythonVersion: python3.6 (python2.x as

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_

Anaconda 是一个旗舰版的python安装包, 因为普通的python没有库, 如果需要安装一些重要的库, 要经常一个一个下载,会非常麻烦. 所以这个一个集成的, 可以手动批量升级的软件. 而且库的安装也很全下载速度快.   从官网下载完以后, next 安装好. 配置环境变量, 把安装的文件夹的绝对路径拷贝到 环境变量的path里面. 不配置python都启动不了, 当然,如果之前安装过其他版本的python 可以考虑把之前多余的环境变量路径删掉.   打开anaconda prompt

Anaconda指的是一个开源的python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. Anaconda是一个开源的包.环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换. 一.conda介绍 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

之前一直是在Ubuntu下进行Python和Django开发,最近换了电脑,把在Virtual Box 下跑的Ubuntu开发机挪过来总是频繁崩溃,索性就尝试把开发环境挪到Windows主力机了. 不得不说,巨硬家这几年在多元并包方面真的是走在了世界前列.特别是VSCode,两年前已经成为了我在Linux下的主力IDE.于是直接Google到了这篇爽文:Django Tutorial in Visual Studio Code, 下面会结合Anaconda的开发环境,翻译这篇官方指导. 0x1