1.安装anaconda:国内镜像网址:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/下载对应系统对应python版本的anaconda版本(Linux的是.sh文件)安装命令(要在非root下安装,否则找不到conda命令):bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh2.用anaconda安装pytorch(1)设置conda的地址:conda config --add channels https://mir

前提:你已经事先安装好了Anaconda 在线安装pytorch总是出现这样那样的问题,所以我选择先去清华镜像下载好与python版本对应的pytorch和torchvision文件,然后本地安装 清华镜像地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 在这里选择python版本相应的文件(注意!这里说的python版本是指anaconda中自动安装的python的版本,所以你要去anaconda nav

Anaconda是一个Python语言管理器,支持安装基于Python的开发包,例如tensorflow.Pytorch等,以及各种基于Python的IDE. https://www.jb51.net/article/155635.htm win10+conda+pytorch-gpu安装:https://blog.csdn.net/SpadgerZ/article/details/89468756 设置清华镜像:https://blog.csdn.net/genous110/article/d

一.安装Pytorch: # -c 指定用pytorch镜像源下载软件conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch 报错: 二.配置: channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - https://mirr

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/docker-ce/

近期又试着装了一遍Fedora,强迫症迫使我写一些简单的教程,方便以后有用 先把VM配置好,然后进入Fedora 点击Skip 这几按照提示一步一步来 选个人桌面 手工分区 分区的时候注意下每个区的容量 这里贴上一般设置 分完区之后 设置密码 这里选择手动安装软件包 按照要求安装需要的软件包 后面按照提示一步一步即可 用光盘镜像安装的时候,如果光盘是分成几块的,那么记得在这里勾上这几个选项 最后,成功进入Fedora系统,骚年,背linux命令去吧!!!!(下载地址:链接:http://pan.

问题 1 假设已经安装完Anaconda Navigator,按照 网址:https://www.zhihu.com/question/55577586 的教程操作,设置镜像源地址,安装. 问题 2:安装TensorFlow. Pytorch教程 参照:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63764030 2.1 创建虚拟环境 创建虚拟环境的目的是方便管理不同版本的包,比如我想同时安装多个版本的tensoflow 和 pytorch,每个版本的tensoflow 和pyto

越来越觉得某度的行为无耻无下限,Google镜像站地址,不方便访问Google的可以参考,后面会尽量保持更新可用的镜像库. (收藏地址即可,免得镜像站被封) https://g.jikewenku.cn/ http://gc.ihuan.me/ http://s.8090st.com/ https://g.alexyang.me/ https://g.libnull.com/ https://g.zrj766.com/ https://ggso.in/ https://www.onenew.ne

如果你经常使用 Python,那么你对 pip 和 Conda 一定不陌生,它们作为包管理器,可以非常方便的帮助我们下载需要的 Python 包,但是受限于大多 Python 包的服务器在国外,国内下载速度缓慢,因此需要配置镜像站提升下载速度. 一.pip 镜像站 1.pip 是什么 pip 是一个通用的 Python 包管理器,具有对 Python 包查找.下载.安装.卸载的功能.pip 已内置于 Python3.4 和 2.7 及以上版本中.pip 默认从 PyPI 中下载包,PyPI 全名

pip和conda的区别 之前一直使用conda和pip ,有时候经常会两者混用.但是今天才发现二者装的东西不是在一个地方的,所以发现有的东西自己装了,但是在运行环境的时候发现包老是识别不了,一直都特别疑惑,直到今天注意到这个问题,所以来总结一 下二者的区别. pip pip专门管理Python包 编译源码中的所有内容. (源码安装) 由核心Python社区所支持(即,Python 3.4+包含可自动增强pip的代码). conda Python不可知论者. 现有软件包的主要重点是Python,

Anaconda是一个方便的python包管理和环境管理软件,一般用来配置不同的项目环境.我们常常会遇到这样的情况,正在做的项目A和项目B分别基于python2和python3,而第电脑只能安装一个环境,这个时候Anaconda就派上了用场,它可以创建多个互不干扰的环境,分别运行不同版本的软件包,以达到兼容的目的. Anaconda通过管理工具包.开发环境.Python版本,大大简化了你的工作流程.不仅可以方便地安装.更新.卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境

Anaconda集合了python,Spyder,Jupyter notebook及conda-----包管理器与环境管理器(含常用的panda,numpy等),省去单独下载的繁琐步骤,方便使用. 注:如过已经下载过python,可点击python安装包,再次setup,选择uninstall. 如Geany等IDE不影响Anaconda下载. Anaconda下载官网:https://www.anaconda.com/download/ 清华镜像:https://mirrors.tuna.ts

1. 当使用composer安装一些类库的时候,默认的镜像站是官方的packagist.org,因为国内的网络环境原因,速度有时候会很慢 2. packagist的中国镜像站有 packagist.phpcomposer.com ,设置全局配置为该镜像站可以解决下载速度慢的问题 composer config -g repo.packagist composer https://packagist.phpcomposer.com 3. 阿里云也提供了 Composer 全量镜像 composer

Android SDK镜像的介绍使用  http://www.androiddevtools.cn 镜像站地址   由于一些原因,Google相关很多服务都无法访问,所以在很多时候我们SDK也无法升级,当然通过技术手段肯定可以解决,但是比较麻烦,而且下载速度也不怎么样. 这里笔者介绍一个国内的Android镜像站,这样升级速度也贼快了.首先我们要感谢东软提供镜像服务器. 近来我发现一个更加简洁的方法: 1.Tools->Options 2.设置如图代理: 这样可以省去手动添加xml URL列表的

中国科学院开源协会镜像站地址: IPV4/IPV6: http://mirrors.opencas.cn 端口:80 IPV4/IPV6: http://mirrors.opencas.org 端口:80 IPV4/IPV6: http://mirrors.opencas.ac.cn 端口:80 上海GDG镜像服务器地址: http://sdk.gdgshanghai.com 端口:8000 北京化工大学镜像服务器地址: IPv4: http://ubuntu.buct.edu.cn/ 端口:8

0. 图书站点 Library Genesis 1. Python 包的下载 https://pypi.python.org/pypi/ 在域名的最后加上任何你想下载的第三方的包,比如 theano: https://pypi.python.org/pypi/Theano 下载 Theano-0.8.2.tar.gz 文件, 在 Linux 下解压完成之后,进入解压后生成的同名文件夹: 执行 python setup.py install,即可完成 theano 的安装: 2. 镜像站 国内常用

- 写在前面 最近,学习之余,想继续搞以前的深度学习.虽然电脑上已经安装配置好tensorflow,但是鉴于其学习难度较高,且我是一个忠实的Pythoner(爱所有Python化的东西),因此果断入坑! 这里有几篇对比tensorflow和pytorch的文章,希望能增加对二者认识. 1:PyTorch vs TensorFlow,哪个更适合你 2:用PyTorch还是TensorFlow?斯坦福大学CS博士生带来全面解答 3:PyTorch 到底好用在哪里? - 安装过程 然而,安装过程并非一

1.根据教程安装pytorch的时候发现太慢了,无法容忍,根据https://blog.csdn.net/zzq060143/article/details/88042075z在Ancona Prompt平台上,输入以下命令 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsin

镜像下载.域名解析.时间同步请点击阿里云开源镜像站 遇到问题:安装2021版本后无法打开Anaconda Navigator 解决方案:使用管理员身份打开Avaconda Prompt,输入conda update anaconda-navigator 遇到问题:报错: #安装在d盘 HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/current_repodata.json> 分析是国

Anaconda的安装步骤不在本文的讨论中,我们主要是学习一下如何配置conda的镜像,以及一些问题的解决过程 配置镜像 在conda安装好之后,默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,我们使用国内的镜像能够加快访问的速度.这里我选择了清华的的镜像.镜像的地址如下:点我进入tuna 在命令行中运行   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/   conda conf