安装conda后取消命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境 方法一: 每次在命令行通过conda deactivate退出base环境回到系统自动的环境 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过conda config --set aut

创建新环境 conda create -n rcnn python=3.6 删除环境 conda remove -n rcnn --all 重命名环境 参考SO:https://stackoverflow.com/questions/42231764/how-can-i-rename-a-conda-environment conda 其实没有重命名指令,实现重命名是通过 clone 完成的,分两步: 先 clone 一份 new name 的环境 删除 old name 的环境 比如,想把环境

1.安装Anaconda3 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2.安装python 3.6 (base) C:\Users\xgr>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ (base) C:\Users\xgr>conda config --set show_channel_urls yes

上一期我们介绍了Python.Pycharm.Anaconda三者之间的关系以及使用,这一期主要详细介绍如何在Windows上下载和安装工具Anaconda,然后使用其自带的conda管理不同项目的虚拟环境和下载不同版本的软件包. 前言 问题:假如你手上有两个项目,分别为项目A和项目B,项目A要求使用Python2的运行环境,而项目B要求使用Python3运行环境,那我们应该怎么办呢? 方法一: 同时下载两个版本的Python,即分别下载Python2和Python3解释器, 配置系统环境变量.

原文地址:DeepLab 使用 Cityscapes 数据集训练模型 0x00 操作环境 OS: Ubuntu 16.04 LTS CPU: Intel® Core™ i7-4790K GPU: GeForce GTX 1080/PCIe/SSE2 Nvidia Driver Version: 384.130 RAM: 32 GB Anaconda: 4.6.11 CUDA: 9.0 cuDNN: 7.3.1 python: 3.6.8 tensorflow-gpu: 1.13.1 本文操作路径

iOS国际化:如何切换语言   1.国际化就是将标签.提示信息等信息放到资源文件中,随着程序需要的语言提供对应的资源文件.以key/value对存储,每个资源的key值不变,value随着需求改变. 一般改变的都是写"死"的东西,网络请求的不能改变. 2.添加多语言: 新建工程(国际化)--> 国际化-->project-->info-->Localizations--> "+"Chinese(Simplified) --> fi

1.manjaro配置 1.1.启动项 sudo update-grub 注:Manjaro(archLinux)系统时间快8小时--> sudo timedatectl set-local-rtc 1 https://www.cnblogs.com/zhi-leaf/p/6282301.html 1.2.换源 : sudo pacman-mirrors -i -c China -m rank sudo pacman -Syy 注:Pacman常用命令 Pacman是Arch Linux 的包管

docker容器启动后,怎么确认容器运行正常,怎么确认可以对外提供服务了,这就需要health check功能了. 之前对health check的功能不在意,因为只要镜像跑起来了就是健康的,如果有问题就会运行失败.在连续两次收到两个启动失败的issue之后,我决定修正一下. 遇到的问题是,一个web服务依赖mongo容器启动,通过docker-compose启动,虽然设置了depends on, 但有时候还是会遇到mongo容器中db实例还没有完全初始化,web服务已经启动连接了,然后返回连接

目录 前言 一.Conda 是什么 二.如何获取 三.使用 Conda 命令配置多环境 1.创建新环境 2.激活新环境 3.配置新环境 4.退出新环境 5.检查所有环境 6.检查所有安装的包 7.删除某环境 8.重命名某环境 四.使用 Anaconda Navigator 配置多环境 1.简介 2.安装 3.基本操作 4.环境选项面板介绍 5.其他操作 前言 我们在使用 Python 时,有时需要多个 Python 的环境,有的使用 Python2,而有的要使用 Python3,这时就要安装多个

某天在服务器上更新了conda的版本,不知怎么回事我的python3.6就变成python2.7了,而且一进入服务器就会自动进入base环境(我的conda只装了base环境) 仔细研究了半天,才发现它给我更新了个python2.7的conda,原本python3.6不知道去哪了(应该是没了,但是3的环境都还在),真的迷醉... 谷歌了几十个网页,找不到一条类似的问题.问了好多大佬,他们都说不太懂怎么解决,建议我重新安装anaconda和需要的环境,可是我心疼我费好大功夫才装好的环境,而且重新安

方法一: 退出base环境回到系统自带的环境 conda deactivate 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过 conda config --set auto_activate_base true 来恢复

Python conda安装之后(19年默认是python3.7) 1.降级到python3.6 2.查看python版本 3.安装tensorflow

我们知道IDE中有显示或隐藏某个选项/页面的功能,我们想要修改这个参数,一般都会到设置(settings)中去找.那么与之对应的,Linux上这个终端对应的设置也应该找设置文件. Terminal对应的配置文件是bashrc,Vim对应的的配置文件是vimrc.因此,好像有一个规律,配置文件可能就是带着\(rc\)后缀. 科普一下:\(rc\)的全称是run command.也就是说,这个程序运行的时候,需要运行的命令.所以,可想而知,为什么他叫配置文件了. 问题出在了终端上面,那么问题就是这个

conda config --show conda config --set auto_activate_base False

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

在Windows10上配置完MXNet 1.3.0后,再配置PyTorch 1.0时,发现两者需要依赖的NumPy版本不一致,之前是通过pip安装NumPy,根据pip的版本不同,会安装不同版本的NumPy,使用起来很不方便,而且MXNet和PyTorch依赖的Python版本也可能不同,这里使用Anaconda来轻松解决以上问题. 简单来说,Anaconda是包管理器和环境管理器,它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,其包含了conda, numpy, scip

Anacond的介绍 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. 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python). Conda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 Anaconda包括Conda.

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

Anaconda使用教程全攻略 本文转自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500           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