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

最近打算做一个模型训练工具,从来都不喜欢做UI的我,最终把目光放在了QtDesigner上.配环境的过程中在网上翻阅了不少博客,但大多是pycharm或者是VScode,使用VS的似乎不多.所以打算记录下我的环境配置过程,为广大网友“排坑”.有的地方可能记不清了或者没说清楚,欢迎共同进步 sr_john_green@outlook.com 先说明一下系统环境,操作系统是64位Win10,python环境是Anaconda3,IDE使用visual studio 2017 prefessional

使用anaconda环境下使用pycharm后,有些其他库也想安装,但开始在python.exe目录下安装没成功,因为pycharm用的环境已经不是原始的python.exe解释器了.就总结了一些安装库的方法. 注:这些方法不是最简便的,仅供学习扩展用. 一.安装selenium库 1.下载anaconda2.把anaconda中python解释器地址放在path环境变量中 3.在cmd中输入python,会看到anaconda运行解释器 4.pip install selenium    二.

为什么做这个事情? 1.首先,Anaconda中已经有各种科学计算环境,包括后面安装的tensorflow 2.通过IDEA中配置就达到了Scala.Python.Java同时运行的目的. Intellij IDEA15中Python安装: Intellij IDEA15建立Python项目   编辑Python脚本 这里我们选择Anaconda环境,可以将Anaconda2和3都加进去 转自:http://blog.csdn.net/haihongazar/article/details/52

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.

在Ubuntu的Anaconda环境下安装OpenCV比较方便,直接在终端中输入以下命令: conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv 这个方式安装的是OpenCV2.4.11版本,如果要安装OpenCV 3版本,把上述命令中的 opencv换成 opencv3就行了,安装的是3.2.0版本. 输入命令之后会有提示将要安装的OpenCV版本,输入 y 同意后开始下载安装: 安装很方便,有一个问题就是一般下载的速度

环境:win7,anaconda,python3.5 1.介绍 Django特点:具有完整的封装,开发者可以高效率的开发项目,Django将大部分的功能进行了封装,开发者只需要调用即可,如此,大大的缩短了开发的时间,同时也因为太多封装导致开发灵活度和项目的运行效率不足.通常在工作当中,开发者可以使用Django快速的搭建项目,然后基于项目进行个别部分的效率优化. 框架:是对同一类型相同的代码的封装. 沙箱:起源于生物学,在生物学上经常需要独立的环境进行生物实验,这样的环境叫做沙箱环境,后来,在编

Centos7.4(阿里云环境)挂载数据盘 2018.08.29 10:19 947浏览 查看数据盘 disk -l 磁盘 /dev/vda:42.9 GB, 42949672960 字节,83886080 个扇区 Units = 扇区 of 1 * 512 = 512 bytes 扇区大小(逻辑/物理):512 字节 / 512 字节 I/O 大小(最小/最佳):512 字节 / 512 字节 磁盘标签类型:dos 磁盘标识符:0x0008d73a 设备 Boot Start End Bloc

anaconda环境---ubuntu下重装 @wp20190312 为何重装? 配置一个环境,意外发现conda命令不好用了,提示“找不到conda模块”,整个conda虚拟环境中的工程项目无法使用,网上有说主要是python路径的指向调用出现了问题.经过多番尝试仍然未解决问题,所以还是重装一下吧,简单bao力. 原来使用的是anaconda2,这次改用anaconda3.(1)卸载原来的anaconda2:rm -rf /home/wp/anaconda2(2)安装新的anaconda3在网

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]

超算中心使用slurm作为集群调度.原始slurm脚本如下: source activate tensorflow-gpu python neural_style.py --content content/nju-.jpg --styles style/.jpg --output result-v100/result-nju-.jpg srun -p gpu -w g0051提交任务后报错: 很明显,第一句激活anaconda环境失败了,提示找不到conda activate可执行程序. Goo

!!!Anaconda 和 Jupyter Notebook 在 zsh 环境下不能正常使用! 启动建立的 Anaconda 环境 安装 nb_conda:conda install nb_conda 在该环境下的 Terminal 中启动 Jupyter Notebook :jupyter notebook _ Jupyter Notebook_ 会检测到 Anaconda 环境下的 Kernals .新建 Notebooks 的时候可以选择相应环境.

Anaconda环境安装 一.Anaconda Anaconda是Python的一个开源的发行版本,里面包含了很多科学计算相关的包,它和Python的关系就像linux系统中centos和Ubuntu的关系一样,不冲突,你可以同时在电脑上安装这两个东西.那至于为什么我已经在电脑上安装了pycharm还要安装这个Anaconda呢,主要有以下几点原因: (1)Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda.Python和 150 多个科学包及其依赖项.因此你可以用Anaconda立

Anaconda 环境 官方下载安装包:https://www.anaconda.com/download/ Anaconda Navigtor :用于管理工具包和环境的图形用户界面,后续涉及的众多管理命令也可以在Navigator中手工实现. Jupyter notebook :基于web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程. qtconsole :一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序,相比 Python Shell 界面,qtconsole 可以直

镜像下载.域名解析.时间同步请点击 阿里巴巴开源镜像站 前言 Anaconda环境配置 Anaconda安装完后要进行环境配置,环境配置就是安装虚拟环境,让程序可以在这个环境中运行! 一.Anaconda为什么要进行环境配置? 就是给程序代码一个家,让它有安身之所可以运行! 二.使用步骤 1.查看虚拟环境 conda info --envs C:\Users\LENOVO>conda info --envs # conda environments: # base * D:\wenlifen.c

  本文介绍在Anaconda环境下,安装Python中栅格.矢量等地理数据处理库GDAL的方法.   需要注意的是,本文介绍基于conda install命令直接联网安装GDAL库的方法:这一方法有时不太稳定,且速度较慢.因此,如果有需要,大家可以参考Anaconda环境GDAL库基于whl文件的配置方法这篇文章中的方法,可以更快速地配置GDAL库.   首先,我们打开"Anaconda Prompt (Anaconda)"软件.   随后,将弹出如下所示的命令输入窗口.   在上述

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.

问题描述: 做吴恩达深度学习第4课第3周编程作业时导入PIL包报错． 我的环境: 已经安装了Tensorflow GPU 版本 Python3 Anaconda 解决办法: 安装pillow模块,而不是PIL模块．原因是PIL模块不支持python3, 只支持python2. Python3下应安装pillow模块代, 替PIL即可． 下面内容是根据自己环境的记录: Ubuntu下我用Anaconda已经搭建好了Tensorflow GPU环境,环境名字是tf. 命令行下输入(下面命令不加sud

在cmd的环境下,输入以下命令安装Python2.7的环境 conda create -n python27 python=2.7 anaconda 上面的代码创建了一个名为python27的python2.7的环境,最后一个参数表示安装anaconda下python2.7的所有默认包,这个参数时可选的. 我们进入cmd环境,现在默认的python版本时python3.6,只需要一行简单的代码就可以转为python2.7的环境 activate python27 此时本窗口下的python版本变

naconda修改国内镜像源 国外网络有时太慢,可以通过配置把下载源改为国内的通过 conda config 命令生成配置文件,这里使用清华的镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 首先,打开Anaconda Prompt窗口,执行命令:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/然后,执行命