背景 Anaconda切换各种环境非常方便,现在我们就来介绍一下如何使用anaconda安装tensorflow环境. anaconda v3.5 from 清华镜像站 tensorflow v2.0 步骤 创建新的环境 启动Anaconda Navigator,点击Enviorments,点击Create: 输入自定义环境的名字(例如tensorflow),根据自己的喜好指定python( Tensorflow1.13.1版本以及后续版本支持Python3.7) 右上方搜索tensorflow

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

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

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

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

postman提供了environment管理功能,想要在多个环境中测试,比如在测试环境.灰度环境.生产环境等,只需要用同样的接口,切换下环境即可,非常方便.具体步骤: 切换环境 1.点击界面右上角的倒三角,点击manager environment. 2.可以add,或者点击已有的环境,进行编辑. 3.在接口中可以这样引用测试环境的配置信息,如{{testip}}是引用的testip的值,{{testport}}是引用的testport的值,一定要记得在右上角切换到刚才添加的测试环境. 4.点

postman提供了environment管理功能,想要在多个环境中测试,比如在测试环境.灰度环境.生产环境等,只需要用同样的接口,切换下环境即可,非常方便.具体步骤: 切换环境 1.点击界面右上角的倒三角,点击manager environment. 2.可以add,或者点击已有的环境,进行编辑. 3.在接口中可以这样引用测试环境的配置信息,如{{testip}}是引用的testip的值,{{testport}}是引用的testport的值,一定要记得在右上角切换到刚才添加的测试环境. 4.点

[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

使用keepalived搭建主备切换环境 时间 2016-09-15 08:00:00 cpper 原文  http://cpper.info/2016/09/15/keepalived-for-master-backup.html 主题 keepalived 1. keepalived介绍 Keepalived是Linux下一个轻量级的高可用解决方案,它与HeartBeat.RoseHA实现的功能类似,都可以实现服务或者网络的高可用,但是又有差别:HeartBeat是一个专业的.功能完善的高可

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

su是Aix的通用命令,和linux系统下一样,用来切换当前用户.切换用户执行命令使用如下命令: su - $user -c "$command" su -命令区别于su的地方是它能同时将环境变量切换成指定用户的环境变量. 但是Aix6.1下命令su -和命令su的功能相同,如果要切换环境变量,还需要额外加上选项-l: su - oracle -l -c "env" 注:-l 选项必须在 -c 前面,否则就会报错.

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

postman提供了environment管理功能,想要在多个环境中测试,比如在测试环境.灰度环境.生产环境等,只需要用同样的接口,切换下环境即可,非常方便.具体步骤: 设置环境变量  1.点击manager environment,添加新的接口环境地址及其他变量 2.在接口中可以这样引用测试环境的配置信息,如{{weUrl}}是引用的weUrl的值一定要记得在右上角切换到刚才添加的测试环境. 切换环境 1.点击界面右上角的倒三角,点击manager environment.

前言 在上一篇文章<Pytest fixture及conftest详解>中,我们介绍了fixture的一些关键特性.用法.作用域.参数等,本篇文章将结合fixture及conftest实现一键动态切换自动化测试环境.在开始前,我们可以先思考几个问题:动态切换测试环境的目的是什么(能够解决什么问题)?该如何实现(实现方案)?具体步骤是什么(实现过程)? 一.动态切换测试环境的目的是什么? 动态切换测试环境的目的是什么,或者说它能解决什么样的问题: 便于快速验证功能在不同环境中的表现.比如:有的功

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

1. 安装miniconda 下载并安装miniconda到$HOME/.miniconda/ #从官网下载 wget -c "https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh" -O 'Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh' # 或者从国内镜像: wget -c 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/minic

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 --

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