1.首先说明一下我的安装情况: (1)Window10系统 (2)Anaconda安装在C盘 2.由于Anaconda安装在C盘经常会涉及权限问题,在安装torch的时候让我萌发了转移磁盘的想法(拒绝我的pip install,理由也很简单,说我没有权限..) 报错内容:EnvironmnetNotWriteableError: The current user does not have write permissions to the target environment. 尝试未成功:一开

起因很简单:C盘快爆满了,用PS修个图的都无法保存.用Everything搜索了下C盘,发现有个WIN7的.vdi文件,竟然占据了15G的宝贵C盘空间!记得有一次,我直接把.vdi文件转移,然后在VirtualBox里新建虚拟机,结果死活不成功.因此,这次我也不敢轻举妄动,赶紧上网搜索教程.本篇文章就是吸收了 "修改VirtualBox虚拟机默认存储路径及虚拟机迁移方法" 这篇教程之后重新整理出来的. 相关软件 VirtualBox:Oracle旗下的免费虚拟机,其虚拟磁盘文件的扩展名

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44290661/article/details/1026789071. 安装tensorflow keras tensorflow_federated详细步骤因为tensorflow很多依赖及版本兼容性问题,卸载麻烦,所以我是新建一个conda虚拟环境,专门用来运行tensorflow相关程序,这样tensorflow有问题的话,也不会影响到其他的python环境. 打开Anaconda Prompt,输入以下命令行. 创建名

1.查看本地创建了那些python版本 which python whereis python which主要用来查找可直接执行的命令,可以查找别名.whereis比which的搜索范围大了一些,同时可以查找源文件和man文件.这两个命令适用于查找安装好的命令. 我的电脑中安装了python2.7, python3.5, python3.6这三个版本 2.安装anaconda软件 conda --version 返回Anaconda软件版本 conda list 查看安装了哪些包 conda u

https://blog.csdn.net/lyy14011305/article/details/59500819 1.首先在所在系统中安装Anaconda.可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本. 2.conda常用的命令. 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update conda 检查更新当前conda 3.创建python虚拟环境. 使

我觉得我,嗯...可能脑袋里面有水 首先说一个,就是我电脑安装了conda2和conda3,原来怎么查看conda版本都是2,所以就没有创建虚拟环境 系统变量里面的path要改,总共有3个: D:\Anaconda3;D:\Anaconda3\Scripts;D:\Anaconda3\Library\bin; conda常用的命令 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update

在jupyterlab中切换虚拟环境使用jupyter-conda包,参考链接:https://pypi.org/project/jupyter-conda/ Install Requirements conda >= 4.5 notebook >= 4.3 JupyterLab 1.0 (for the jupyterlab extension only) To install in the classical notebook: conda install -c conda-forge j

一.背景 需要学习mxnet,建一个conda虚拟软件环境. 二.步骤 1.下载anaconda安装文件:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 2.安装: bash  Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 3.验证c

在Anaconda Prompt中输入conda install geatpy,提示找不到这个库: 输入pip install geatpy,安装成功:但是安装在默认conda环境下(以下为pycharm的截图): 解决方法:激活自己之前新建的虚拟环境Universal_interpreter,通过pip安装geatpy 成功安装:

正常安装流程 1.安装anaconda 必备条件 2.安装jupyter notebook 一般anaconda自带安装 如没有,则在终端安装 conda install jupyter notebook 3.安装nb-conda 接下来安装nb_conda conda install nb_conda 4.创建虚拟环境 conda create -n 虚拟环境名 python=3.X 其他虚拟环境操作如下 conda env list # 查看虚拟环境列表 activate 虚拟环境名 # 激

一.jupyter notbook (1)需要安装: conda install ipykernel (2)首先激活对应的conda环境 source activate 环境名称 (3)将环境写入notebook的kernel中 python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)" (4)然后打开notebook jupyter notebook (5)浏览器更改kernel 二.py

neo4j算法需要用到python-igraph包,但试过很多方法,都失败了 pip install python-igraph 安装失败, 提示C core of igraph 没有安装. 在conda官网中提示可以用以下方法安装: conda install -c conda-forge/label/cf201901 python-igraph

第一步:初始化coda 命令:sudo gedit ~/.bashrc 第二部:复制其中这样一段代码 # >>> conda initialize >>> # !! Contents within this block are managed by 'conda init' !! __conda_setup="$('/root/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)" if

查询环境 conda env list 或者 conda info --envs 创建环境 conda create -n your_env_name python=3.7 删除环境 conda remove -n your_env_name --all 启用  或者 关闭 某个环境 conda activate xxxx //开启xxxx环境 conda deactivate //关闭环境 批量装环境 pip3 install -r ./docs/requirements.txt pip批量导

这时候你应该位于具有待移植的环境的服务器: 1 进入你要移植的环境 conda activate your_env 2 导出当前conda环境到某个文件(文件名字可以自定义) conda env export > env_filename.yaml 在执行这条语句时可能会报权限不足:zsh: permission denied: env_filename.yaml 以下是解决办法: (1)首先进入到服务器的anaconda的conda目录下(或者bin目录下) ../anaconda/bin/c

1.为什么创建虚拟环境? 和其他大多数现代编程语言一样,Python对包和模块的下载.存储以及管理有其自己的一套方法,Python的包一般都存在几个特定的地方,大部分系统包会存在sys.prefix指定的路径下:大部分第三方包,比如easy_install或pip会将包存放在site-packages所指定的路径下. Python应用程序通常会使用不在标准库内的软件包和模块,应用程序有时需要特定版本的库,由于Python导入模块不能区分模块版本,这意味着一个Python安装可能无法满足每个应用程

序言 对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言,配置环境一直是一个令人头疼的问题.相信有许多人经历过安装第三方包失败,安装好了却在使用中报错,安装CUDA.tensorflow.pytorch版本不匹配等等令人头大的问题,我也曾被这些问题所困扰.经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程,直到现在我才逐渐能够独立.流畅地配制出一个令人满意的环境.在这个过程中,我也帮助了许多遇到这些问题的朋友,收获了一些经验教训,因此我希望将这一完整的过程写成博客,帮助在这方面遇到困难的人. 在这个系列的博

1下载mysql-installer-community-5.7.24.0.msi (https://dev.mysql.com/downloads/windows/installer/8.0.html, 选择 Looking for previous GA versions?) 2.安装 2.1选择模块 2.2安装方式 2.3设置密码 2.4查看环境变量  3. 配置数据库 3.1 配置服务器编码 在my.ini文件下修改(默认在C:\ProgramData\MySQL\MySQL Serve

目录 前言 1. 创建虚拟环境 2. 虚拟环境管理 3. Conda虚拟环境的包管理 前言 今天把anaconda进行了滚动更新,实体环境python版本也相应从3.6跟新到了3.7.但是问题来了,之前安装的很多包,如opencv,dlib,等等都找不到对应版本,尴尬.......通常很多东西都是逃避不过去的,迟早会遇到,那么开始对虚拟环境的学习---- 1. 创建虚拟环境 conda create -n env_name python=X.X 以下是我的运行过程 # root @ geoffr

之前在自己博客上写了一个如何通过自建配置文件,让jupyter notebook可以调用conda虚拟环境的python解释器. 今天介绍一种更加简单的方式,无需手动配置文件,利用ipykernel可以自动生成对应的配置文件,然后直接启动jupyter notebook即可,而且只需要在第一次使用的时候进行生成,之后可以直接使用. 例如,现在想创建一个虚拟环境名为py3,希望在jupyter notebook中可以直接选择py3这个kernel.命令如下 conda create -n py3