深度学习的代码,好多都需要安装一些安装包,在服务器上安装需要权限就很麻烦.看到网上有说把这些安装包一个个下载下来上传到服务器再安装,心累,想想工程量就很大~~~ 这时候就可以在anaconda中新建虚拟环境,把这些需要的安装包都装到一个虚拟环境里面. 首先,找到conda的路径.服务器上的conda在/usr/local/anaconda3/bin,注意直接cd到这个目录输入conda会找不到,可以留个bin下来. conda -V 得到conda的版本 conda env list查看当前设置

###安装依赖库###yum -y install rsync net-snmp syslog net-snmp-devel wget patch screen gcc gcc-c++ autoconf libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel freetype freetype-devel libxml2 libxml2-devel zlib zlib-devel glibc glibc-devel glib2 glib2-devel bzip2 bz

1.项目地址克隆 https://gitee.com/fps2tao/laravel5.5-alitaobao.git 通过SourceTree工具下载到本地 2.在命令行方式打开项目地址安装依赖库(在项目目录按shift+鼠标右键--->命令行打开) composer install 3.此时按理来说已经安装完成,但是由于windows不能建立以.开头的文件,laravel的配置文件.env文件不能建立,需要在编辑器里面简直,复制.env.example内容 但是里面有一个值,我们还不知道就是

TensorFlow™ 简介: TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度

一.修改easy_install源 在操作用户家目录添加一个文件 cat >> ~/.pydistutils.cfg <<EOF [easy_install] index-url = https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple EOF 二.安装pip,并配置pip加速 在操作用户的家目录添加配置 一.安装pip wget https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py -O - | sudo python #安

前言 使用linux系统的过程中,项目可能需要用到各种依赖库或者工具包,本文对库或者包的安装方法进行概述. 具体方法 如何安装各种依赖库或者工具包:1)直接使用apt-get install进行安装,这样能够正确安装的前提是系统中有源链接的文件,在/etc/apt/source.list文件中: 2)直接在github或者官网上找到包的源码,自己按照一定的步骤进行编译,需要注意的问题是版本是否一致,如protobuf的过程: 3)一种是直接在相关网站上找到对应系统的包的release版本,使用s

1 介绍 有的生产环境是没有网络的,我们部署rpm包的时候会出现缺少很多rpm包的依赖问题,都去网上下载实在太麻烦,今天介绍一个办法可以解决这一问题. 2 解决方案 找一台可以联网的机器,在上边下载相应的rpm包. 使用命令: #yum install rpmname--downloadonly --downloaddir=/rpmpath 命令解释: 此命令只是下载相关的rpm包,并下载相应的依赖. Rpmname为rpm包的名字如httpd等 /rpmpath为下载的rpm包存放位置. 之后

python库的安装方法 直接使用pip pip install xxx python第三方下载,可以在地址栏上输入所需库的名字,进行快速查找 源码安装 python setup.py install` 查看版本号 安装依赖库的版本一定要符合原先安装库的要求 python -m xxx --version 安装依赖库 生成所有依赖清单requirements.txt 这里需要使用到的工具叫pipreqs,先安装: pip install pipreqs 用于记录所有依赖包及其精确的版本号 pip

安装 点击下载 .deb 包:使用sudo dpkg -i xxx.deb 命令安装 依赖库问题 用sudo apt-get install -f解决依赖问题,解决后重新运行dpkg -i安装命令 验证安装 终端运行xxx命令检测软件是否安装成功

这是我看到的最全面最详细的ml-agent讲解.(只用于学习与知识分享,如有侵权,联系删除.谢谢!) 来自CodeGize的个人博客 .源链接:https://www.cnblogs.com/CodeGize/p/7674281.html#undefined 个人知识补充:(安装时如有提示pip版本低请按照以下步骤解决,没有报错可忽略) 在 "输入命令安装Tensorflow 输入  pip install –U tensorflow"  步骤时,如果你的pip版本不是最新,就会报错,

neural-style Installation This guide will walk you through the setup for neural-style on Ubuntu. Step 1: Install torch7 First we need to install torch, following the installation instructions here: # in a terminal, run the commands cd ~/ curl -s http

这里我介绍2种方法 (1)利用别人写好的脚本编译,相对来说省力一点  上Github下载别人写好的脚本文件,网址 https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV  解压缩后,进入Ubuntu/2.4,有不同版本的OpenCV脚本文件.这里我们选择opencv2.4.10(据说opencv2.4.9会编译出错). 修改opencv2_4_10.sh文件  (这一步很重要,不改虽然opencv能够编译安装成功,但最后运行doppia时,还是会报错)  还记得

在我们开始学习 Perl 语言前,我们需要先安装 Perl 的执行环境. Perl 可以在以下平台下运行: Unix (Solaris, Linux, FreeBSD, AIX, HP/UX, SunOS, IRIX etc.) Win 9x/NT/2000/ WinCE Macintosh (PPC, 68K) Solaris (x86, SPARC) OpenVMS Alpha (7.2 and later) Symbian Debian GNU/kFreeBSD MirOS BSD 等等.

本文由秀依林枫提供友情赞助,首发于烂泥行天下. 这几天一直在弄一个商城系统,该系统的源码及数据库都已经上传并创建完毕.但是在安装该系统时,却提示缺少gd库.如下: 使用php探针查看,发现php确实没有安装gd库.如下: 目前服务器的环境是nginx+php-fpm,php使用源码最小化安装,所以就没有安装gd库.尽管没有安装gd库,但是我们还是可以通过单独编译安装gd库. 下面我们就开始来介绍如何给已经编译好的php环境安装gd库.gd库的安装分以下几个步骤: 1.gd库是什么 2.安装lib

1.安装erlang 语言环境 安装依赖 yum install ncurses-devel (如果没安装GCC,执行 yum install gcc或者:yum groupinstall "Development Tools" "Development Libraries" "Compatibility libraries") 进入 http://www.erlang.org/download.html 选择源文件下载 wget http://

参考链接:https://blog.csdn.net/dantengc/article/details/78446600 参考博客,官网一直安装不成功,后来参照一篇博客终于安装成功了,记录如下. 1.需要预安装依赖库.官网上提供了使用PPA安装,比较简单,但是之后安装时有错误.(ubuntu16.04 使用ppa预安装时,最后一句apt-get install libpcl-all 应该更改为apt-get install libpcl-dev(好像前者针对ubuntu14.04,后者才 针对u

一.安装依赖 从requirements.txt安装依赖库 pip install -r requirements 当提示权限不够时,前面加上sudo#下面就是一个requirements.txt文件的内容:django==2.1.7requestspymysqlcelerydjango-celerydjango-celery-resultsdjango-celery-beatredis 二.生成依赖 生成文件 pip freeze > requirements.txt 依赖库会导到于requi

CentOS中使用yum一次性更新安装依赖库 [tom@localhost /]# sudo -s [root@localhost /]# LANG=C [root@localhost /]# yum -y install gcc gcc-c++ autoconf libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel freetype freetype-devel libxml2 libxml2-devel zlib zlib-devel glibc glibc-d

1.准备工作 我所用的开发环境是win10下的qt5.11.2配置了vs2017的编译器,根据自己所用的VS的版本去官网下载对应版本的pcl库,如下 PCL-1.8.1-AllInOne-msvc2017-win64.exe pcl-1.8.1-pdb-msvc2017-win64.zip 另外还需要下载对应版本的vtk依赖库 vtk-v8.0.0.zip 注:上面的PCL-1.8.1-AllInOne-msvc2017-win64.exe,安装后,pcl库以及它的第三方依赖库(boost .E

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 Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_

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