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

折腾了一天,终于找到了这个解决办法 https://blog.csdn.net/sinat_29315697/article/details/80516498

前言 实话说,在自己亲手捣鼓了一下午加一晚上后,本人深深地感受到了对于"Anaconda安装+虚拟环境Tensorflow安装"里面的坑点之多,再加上目前一些博主的资料有点久远,尤其是目前有的教程还在教大家创Python3.5的虚拟环境,而目前的PyCharm已经不支持Python3.5的解释器了!!!当时我看到那一行提示字的时候,险些崩溃...在终于弄好后,写下这篇博客记录安装过程,以及踩到的大大小小的坑点,既是记录,也希望对大家有所帮助. Anaconda安装 一.首先介绍本人的A

1. 前提: 安装前服务器情况,已经安装好了: CUDNN=7.3.0 CUDA=10.0.130 Opencv 2.4.13 相应命令为: cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 opencv版本 pkg-config opencv --modversion 2. 准备caffe, python环境 从https://

目录 前言 1. 创建虚拟环境 2. 虚拟环境管理 3. Conda虚拟环境的包管理 前言 今天把anaconda进行了滚动更新,实体环境python版本也相应从3.6跟新到了3.7.但是问题来了,之前安装的很多包,如opencv,dlib,等等都找不到对应版本,尴尬.......通常很多东西都是逃避不过去的,迟早会遇到,那么开始对虚拟环境的学习---- 1. 创建虚拟环境 conda create -n env_name python=X.X 以下是我的运行过程 # root @ geoffr

python安装包 # pip安装 pip install pyecharts # 源码安装 - linux git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git cd pyecharts pip install -r requirements.txt python setup.py install # 或者执行 python install.py 参考资料:pip更多用法 查看系统里过期的python库: #列出所有安装的库 pip list

离线状态迁移Anaconda虚拟环境 同样是项目需求,需要布署的服务器上的Anaconda安装到了普通账户下 而后续所有的内容都需要通过root账户进行操作,而服务器已经布署,联网比较麻烦 本文提出,在无需联网的状态下,转移一下Anaconda的环境 1. 安装 Anaconda 所有的操作最好都用root账户进行 找到之前下载的Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh文件,最好移动到root目录下: 运行bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86

对于Python开发用户来讲,PIP安装软件包是家常便饭.但国外的源下载速度实在太慢,浪费时间.而且经常出现下载后安装出错问题.所以把PIP安装源替换成国内镜像,可以大幅提升下载速度,还可以提高安装成功率. 国内源: 新版ubuntu要求使用https源,要注意. 清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.us

一个Python 项目中可能安装很多安装包, 再次创建虚拟环境是需要重新安装的话很麻烦也费时间, 或者项目部署的时候避免重装, 可以将现有项目的所有安装包记录在requirements.txt 文件, 再另一个环境下一键安装所有安装包. requirements.txt 文件,用于记录所有依赖包及其精确的版本号,以便在新环境中进行部署操作. 使用以下命令将当前虚拟环境中的依赖包以版本号生成至文件中: pip freeze > requirements.txt 当需要创建这个虚拟环境的完全副本,可

0 查看电脑系统版本(非常重要) WIN+R->输入winver, 系统版本号必须高于1703,否则CUDA9.0难以运行!!!! 1 安装 NVIDIA 显卡驱动程序 下载地址:驱动程序 选择适合自己电脑的显卡驱动下载 安装很简单,直接下一步就可以 默认系统安装路径. 2 安装CUDA 9.0 下载CUDA前,先确认GPU显卡所支持的CUDA版本, 控制面板->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件->nvidia.dll后面的cuda参数 请点击->

最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包 pip install tensorflow通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息.例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.

1. 选择合适的安装包下载 https://anaconda.org/pytorch/repo?type=conda&label=main 2. 安装命令: conda install 安装包 3. 安装错误: 在安装torchvision可能会出现以下错误 ImportError: /home/anaconda3/envs/maskrcnn-benchmark/lib/python3.6/site-packages/torchvision/_C.cpython-36m-x86_64-linux

查看某个安装包XXX的依赖项的conda指令为: conda search XXX -info 比如XXX为pytorch0.3.1,就会有如下输出: pytorch 0.3.1 py36hfbe7015_1 ---------------------------- file name : pytorch-0.3.1-py36hfbe7015_1.tar.bz2 name : pytorch version : 0.3.1 build string: py36hfbe7015_1 build n

适用环境: 数据库版本:MySQL 操作系统:CentOS 7 制作思路: 将数据库初始化和配置工作放到安装脚本中方便定制: 1.打包MySQL应用目录 2.不自动生成配置文件 3.不自动生成数据目录 4.不自动初始化数据 Spec代码: # ========================================= # # MySQL参数配置 # mysql源码路径 # 源码包版本 %global src_base mysql %global version %global src_d

(1)pip安装的包不一定是用户想要的位置,此时可以用 -t 选项来指定位置. 例如目标位置是/usr/local/lib/python2.7/site-packages/ ,要安装xlrd 这个包 pip install -t /usr/local/lib/python2.7/site-packages/  xlrd. 决定Pip安装的包的到达的位置,是由环境变量中path中pip位于的位置决定的,如C:\Users\旺仔QQ糖\AppData\Local\Programs\Python\Py

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 1. 使用 easy_install easy_install 这应该是最古老的包安装方式了,目前基本没有人使用了.下面是 easy_install 的一些安装示例 # 通过包名,从PyPI寻找最新版本,自动下载.编译.安装  $ easy_install pkg_name    # 通过包名从指定下载页寻找链接来安装或升级包  $ easy_install -f http://pythonpas

pip安装包失败的常见解决方法 方法一 当安装包失效的时候可以去网站下载whl文件.下载的时候应该先查看电脑上 python 的版本. 地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 方法二 去 pypi 官网下载对应的压缩包.解压缩后使用setup.py进行安装. 网址:https://pypi.org/ 如果是虚拟环境就先进行激活后进行使用 解压缩后进行到包含setup.py的文件夹下,打开终端: 执行命令 python setup.py bui

以安装SimpleITK包为例,安装时,显示下图错误 conda install SimpleITK 按以下操作完成包安装 anaconda search -t conda SimpleITK #查询包所存在的版本 根据需求选择自己要安装包的版本,输入以下命令查看安装渠道 anaconda show Alkibiades/simpleitk 进行安装 conda install --channel https://conda.anaconda.org/SimpleITK SimpleITK

一般出现乱码是因为文本采用了GBK编码格式,Sublime Text默认不支持GBK编码. 安装包管理器 简单安装 使用Ctrl+`快捷键或者通过View->Show Console菜单打开命令行,粘贴如下代码: import urllib.request,os; pf = 'Package Control.sublime-package'; ipp = sublime.installed_packages_path(); urllib.request.install_opener( urlli

之前有位搞平面的好友“小瘦”说CDR X8无法破解,只能用X7.呃……呃……呃……好像是的 其实CDR8难激活主要在于一个点“没有离线激活了,只可以在线激活”,逆天不是专供逆向的,当然没能力去破解,这个归功于外国的一位友人 咳,我一个不用CDR的人重头到位装一遍,还写份安装教程.“小瘦”你是不是该请我一顿饭呢~(*^__^*) 哈哈 先说说安装过的怎么卸载干净(先用卸载软件卸载) 之前安装过的记得卸载干净,卸载完了有些目录也得删删咯~ 进入正题: 我这边简单演示一下,然后说一下安装过程中经常出现

在我们开发完软件后,除了极个别案例我们把整个目录复制给客户用外,我们一般都需要做成安装包,方便整个软件的部署操作,以安装包的部署操作可能简单的是复制文件,也可能包括一些注册表.数据库等额外的操作,不过安装包部署肯定是能够给客户提供专业.统一的软件安装体验,同时封装了很多细节方面的处理.在我们日常的基于.NET的开发中,VS2010之前我们还可以使用内置的安装包制作工具,自从VS2012.VS2013以后,微软把这个去掉,集成使用了InstallShield进行安装包的制作了,我自己在这方面也写了