一.conda常用命令 1.创建一个虚拟环境env_name,后面跟的是创建这个环境时,同时安装的软件包 conda create -n env_name python=3.6 2.通过克隆创建一个环境 conda create -n env_name --clone env_name1 3.在虚拟软件中,安装软件包 conda install --name env_name  pkg_name 或者先进入到虚拟环境中,再安装 source activate env_name conda ins

windows10 + anaconda + tensorflow-1.5.0 + python-3.6 + keras-2.2.4配置和安装 (base) C:\Users\jiangshan>conda create --name keras python=3.6==================================================================================Collecting package metadata: doneS

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

Ubuntu16 GTX750安装CUDA9.0,Pytorch,Anaconda教程 安装前警告 不要使用Ubuntu18! 不要使用Ubuntu18! 不要使用Ubuntu18! 务必重装成Ubuntu16 安装NVDIA驱动 只用这一个办法,一劳永逸 https://www.linuxidc.com/Linux/2019-02/157171.htm 禁用nouveau驱动 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 添加 blacklist nouv

anaconda环境中---py2.7下安装tf1.0 + py3.5下安装tf1.5 @wp20181030 环境:ubuntu18.04, anaconda2, ubuntu系统下事先安装了python2.7.15(默认)和python3.6.5, ..... 这里,利用anaconda 2(自行先安装好),在建立py2.7 和 py3.5的环境,分别安装tf1.0 和 tf1.5,具体的如下: 情况一:py2.7下安装tf1.0. #(1)新建一个test_py2环境[py2+tf1.0]

ubuntu 16.04 anaconda 4.2.0 安装tensorflow 报错. 安装pyenv后,在pyenv环境内安装 anaconda,然后再安装tensorflow不再报错,比较奇怪,记录一下,有时间看看是怎么回事.

本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 下载后直接安装即可,可参考:https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/9854595.h

ml_metrics is the Python implementation of Metrics implementations a library of various supervised machine learning evaluation metrics. 首先,打开 Anaconda Prompt, 按如下步骤操作 1.搜索 ml_metrics 包 [Anaconda2] C:\Users\klchang> anaconda search -t conda ml_metrics

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

1 曾经的困扰 有段时间,想使用基于不同python版本的anaconda,就直接从官网下载了两个不同的anaconda版本进行安装.刚开始的时候,还觉得也没啥问题.用了一小段时间,在安装其他的第三方库时,经常发现安装失败,并且经常出现下面的问题:这个问题,我google.百度等查了好久,也没有解决好.后来,我把两个版本的anaconda都卸载了,重新安装了其中一个版本,发现再安装其他第三方库时,上述问题就不存在了.很有可能上述问题就是同时安装两个版本的anaconda引起的(不过我也不能完全肯

记录一下学习深度学习的小事情: 1.tensorflow 现在只支持windows 64位系统: 2.因为实验室的电脑比较老旧,Gpu配置低,所以选择安装的是tensorflow Cpu版本,对于学习来说是完全够用了,等进阶之后再砸钱买个好的显卡. 3.因为需要完成吴恩达深度学习视频的作业(网上下载的作业版本),需要使用jupyter打开,所以得使jupyter能import tensorflow. 4.因为使用anaconda方式进行安装,所以不支持python3.6版本.(官网解释如图) 现

本文主要讲解在Ubuntu系统中,如何在Anaconda下安装TensorFlow以及配置Jupyter Notebook远程访问的过程. 在官方文档中提到,TensorFlow的安装主要有以下五种形式: Pip安装:这种安装形式类似于安装其他的Python安装包.会影响到机器上当前的Python环境,可能会与已安装的某些版本相冲突. Virtualenv安装:将TensorFlow安装在指定路径下,与当前的Python环境相隔离. Anaconda安装:以Anaconda为基础安装Tensor

前言 在Linux系统上一般会预安装python,但有时候版本过低,通过apt或yum无法安装较新的python版本,只能通过编译python源码进行安装.然而通过源码安装会依赖大量的库,手动安装这些依赖库也是一件很烦心的事情.而且还可能出现依赖库冲突的问题,装不好可能会破坏系统的正常使用. 有时间的小伙伴可以试试通过源码编译安装,遇到问题然后解决问题也是一件很有成就感的事情.安装过程可能会一次性成功,也可能弄一天也安装不好,最好使用虚拟机,安装之前先做个快照,方便安装失败进行系统还原.下面简单

最近需要用到低版本的pytorch,使用pytorch官网安装的pytorch版本是最新的0.4.1,而它的previous version的那个链接一直打不开. 因此考虑使用清华的镜像源: 1.Index of /anaconda/cloud/pytorch/linux-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 2.Anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

折腾了一天半终于装好了win10下的TensorFlow-GPU版,在这里做个记录. 准备安装包: visual studio 2015: Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64: pycharm-community: CUDA:cuda_8.0.61_win10:下载时选择 exe(local) CUDA补丁:cuda_8.0.61.2_windows: cuDNN:cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0;如果你安装的TensorFlow版本和我一样1.

RAC11.2.0.4静默安装 1.0版本,20180613 #本文档IP地址使用X隐藏,个人可按照自己的当前环境IP进行适当修改 1. 清除原环境中的单实例软件 #清除原环境: 删除/etc/ora* 删除 /usr/local/bin/oraenv 删除 /usr/local/bin/dbhome 删除 /usr/local/bin/coraenv 删除 $ORACLE_BASE/* 删除 cd /picclife/app  rm -rf * #解释说明: /etc/oratab ?数据库实

转自: https://www.cnblogs.com/nosqlcoco/p/6923861.html 什么是 Anaconda? Anaconda is the leading open data science platform powered by Python.Anaconda 是一个由 Python 语言编写领先的开放数据科学平台 什么是 TensorFlow? TensorFlow is an open source software library for numerical c

编者按: 最近公司部分业务迁移机房,为了更方便的监控管理主机资源,决定上线zabbix监控平台.运维人员使用2.4版本的进行部署,个人在业余时间尝鲜,使用zabbix3.0进行部署,整理文档如下,仅供参考! 一.系统环境准备: centos6.8最小化安装环境 1.防火墙 关闭selinux: 查看SELinux状态: ./usr/sbin/sestatus -v ##如果SELinux status参数为enabled即为开启状态 SELinux status: enabled .getenf

本来想安装最新的5.6.13-1版本,下载下来后,依赖的包rpmlib无处下载,无法只得作罢.从Foreda8的安装光盘中找到了以下文件: mysql-5.0.45-4.fc8.i386.rpm mysql-connector-java-3.1.12-3.fc6.i386.rpm mysql-connector-odbc-3.51.14r248-2.fc8.i386.rpm mysql-libs-5.0.45-4.fc8.i386.rpm mysql-server-5.0.45-4.fc8.i3

版权声明:勤学 修德 明辨 笃实 - CSDN周雄伟 https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80701613 已有环境:python3.7.1 anaconda隔离管理多个环境,互不影响.这里,在anaconda中安装最新的python3.6.5 版本. linux环境下使用anaconda安装tensorflow步骤见:https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80693152 一. 安装anaco

Anaconda 安装和配置 1. Anaconda 安装 Anaconda说明及安装过程:Anaconda详细安装使用教程 2. Anaconda和Pip源修改 Anaconda源修改:打开Anaconda Prompt后,输入以下代码. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes Pip