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

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

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 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 --

Python3安装和使用 1.安装 Python管方下载地址 选择Customize installation安装,并且勾选Add Python 3.X to PATH. 勾选Documentation.pip.tcl/tk and IDLE.Python test suite.py launcher.for all users. 勾选Associate files with Python.Add Python to environment variable和Create shortcuts 注

1- Jupyter简介 HomePage:https://jupyter.org/ 安装指南:https://jupyter.org/install.html 官方文档:https://jupyter.org/documentation.html    https://jupyter.readthedocs.io/ Jupyter提供一个开源的基于浏览器的Notebook, 可以开发.协作.分享甚至发布数据科学结果:  可用于创建和共享代码与文档网络应用: 可在其中编写并运行代码.查看输出.可

在deeplearning中再运行jupyter notebook就出现了错误: (deeplearning) userdeMBP:~ user$ jupyter notebook -bash: jupyter: command not found 这是因为之前你安装anaconda navigator时下面的应用的安装都是在base环境下,所以你直接在终端中运行时默认使用的是base环境,如果你进入了另一个自己生成的环境deeplearning,如下图所示,状态都从launch变成了insta

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

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

以下所有操作是基于 Windows10 和 Python3.6 来进行的,其它平台和 python 版本请自行百度. 高效使用 Visual Studio Code 系列 环境安装 1.Python 2.Visual Studio Code 注意,需要将 Python 添加至环境变量.此外,建议将 Scripts 也添加至环境变量 安装虚拟环境和pep8 # 更新 pip python -m pip install --upgrade pip # 安装虚拟环境 pip insatll virtu

前言 作为.NET Coder可能.NET Core是现阶段首要学习方向,但是说实在的对Core真的不感冒. 原因有几点: 1.公司项目底层需要的一部分库,Core还不支持. 2.同样的需求,.NET能满足的情况下,为何要用Core再实现一遍呢?如果不是为了特殊的跨平台需求,我觉得根本没必要. 3.Core的社区太羸弱(无意冒犯),它出现实在有点晚,生态还不完整,所以打算观望一段时间. 本人目前对人工智能方面的技术非常感兴趣,Python作为人工智能的首选语言........所以没办法了. 认识

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/10620732.html 之前为了配置tensorflow-gpu的环境又是装cuda,又是装cudnn,还有tensoflow-gpu等等,,因为当时也是第一次搭建这个环境,所以完全是按照别人的搭建方法来一步一步的弄得,,后来我在给室友安装环境的时候,发现cuda,cudnn什么的完全不用自己安装,,,全部交给 anaconda3 (好东西)就行了 Anaconda3安装 几乎最后所有的东西都是用这个完成的,,所以

问题 pycharm中部署了conda base环境,项目中 import sklearn 报错,缺少DLL模块 . 但是在Anaconda Prompt中 import sklearn 则成功. 发现 1 在Anaconda Prompt中(base)下用pip install安装库 ,pycharm中有相应库的增加: 而在(base)下用 conda install 安装库,pycharm无相应库增加: 2 (base)下 conda uninstall scikit-learn 后可以再

CentOS7服务器上部署深度/机器学习环境推荐首选anaconda3,亲测~~ 因为可以创建不同的环境版本或虚拟环境 CentOS7服务器安装anaconda3后,CentOS7服务器开启后自动将anaconda3自身的root(或base)环境开启.用Xshell打开CentOS7服务器后,可以看见 (base) WARNING! The remote SSH server rejected X11 forwarding request.Last login: Tue Mar 12 22:1

使用saltstack编译安装LNMP环境 一,系统版本查看 二,安装salt-master和salt-minion 安装配置过程参考SaltStack概述及安装 三,修改配置文件 /etc/salt/master设置根的两个目录 四,设置Nginx安装文档 目录结构为 其中files文件夹下面放置的是源码包 install.sls是安装配置文件 install.sls include: - pkg.make nginx: user.present: - uid: 1001 nginx-inst

最近需要用python编写一个小程序的界面,选择了pyqt5+eric6的配套组合,安装过程中遇到一些坑,特此记录.参考书籍是电子工业出版社的<PyQt5快速开发与实战>. 因为我使用anaconda,直接在base环境下按照书上的介绍安装qt tools的时候,总是报错,提示QSintilla没有安装,但实际上我是已经安装了的,不知道什么原因.最后无奈,建立了一个虚拟环境进行安装. PyQt5新版本在windows下好像就只能通过命令行方式安装了,同时也不带qt tools,都需要手动安装.

网上许多教程比较晦涩难懂,本教程按照笔者(新手)自己的视角记录,希望给大家一些帮助 1.安装anaconda 目前比较推荐的机器学习环境为anaconda. 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. 通过anaconda中的navigator我们可以方便的管理不同的python版本,随时创建或销毁一个环境,不同环境可以有不同的python版本(如,同时存在py3.6和py2.7),并且在不同的环境中允许使用存在不同的包.

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

官网下载 概述 很多学习python的初学者甚至学了有一段时间的人接触到anaconda或者其他虚拟环境工具时觉得无从下手, 其主要原因就是不明白这些工具究竟有什么用, 是用来做什么的, 为什么要这么做, 比如笔者一开始也是不明白为啥除了python之外我还需要这么一个东西, 他和python到底有啥联系和区别, 为啥能用来管理python. 在使用过之后我才逐渐发现其实anaconda等环境管理工具究竟在做啥, 以及为什么我们需要他们来管理我们的python环境 首先我们需要先去了解Anaco