安装conda后取消命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境 方法一: 每次在命令行通过conda deactivate退出base环境回到系统自动的环境 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过conda config --set aut

Anaconda创建环境: //下面是创建python=3.6版本的环境,取名叫py36 conda create -n py36 python=3.6  删除环境(不要乱删啊啊啊) conda remove -n py36 --all 激活环境 //下面这个py36是个环境名 source activate py36 退出环境 source deactivate 作者:SleepingBug 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/H_O_W_E/article/de

某天在服务器上更新了conda的版本,不知怎么回事我的python3.6就变成python2.7了,而且一进入服务器就会自动进入base环境(我的conda只装了base环境) 仔细研究了半天,才发现它给我更新了个python2.7的conda,原本python3.6不知道去哪了(应该是没了,但是3的环境都还在),真的迷醉... 谷歌了几十个网页,找不到一条类似的问题.问了好多大佬,他们都说不太懂怎么解决,建议我重新安装anaconda和需要的环境,可是我心疼我费好大功夫才装好的环境,而且重新安

2019-03-25 17:10:51 Anaconda 给不同的项目创建不同的环境真的非常重要,最近在使用flask的时候在base环境中安装flask-bootstrap,竟然将我原本的py3.7的conda直接删除,完全降到了py2.最后只能重新安装anaconda. 这个事件给我一个启示就是尽量不要在初始环境中安装各种包,而是使用anaconda的环境,来给不同的项目分配各自的环境. Anaconda创建环境: //下面是创建python=3.6版本的环境,取名叫py36 conda c

Anaconda多环境多版本python配置指导 字数3696 阅读644 评论0 喜欢0 最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由 于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多数练习源码都是基于2.x的,而有些有些module在python3.x上没有,因此为装这些 包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,它是python科学计算的一个分发版,据说常用的包都打包在里边了.并由 此得知还有不少该类型的软件.安装完成之后也遇到了

目录 卸载程序 安装Ananconda 检查系统环境变量 更换国内镜像源 设置VS CODE 用户配置及工作环境配置 @(Python + Anaconda + vscode环境重装) 工程目录的使用直接暴动了!!! 嗯, 我发现我的python环境出错了, 我把环境安装到了`miniconda`底下了: 系统 `path`却留在了`Anaconda`里. 卸载吧,重装吧... 最近老了,记性不好,记录此篇,怕以后忘了 卸载程序 导出原环境包 (如果重新安装就没有这一步骤) 查看原包内容 --

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

Anaconda配置环境变量+创建虚拟环境 配置环境变量 没有添加系统变量,所有系统根本识别不了conda命令,找不到位置,所以添加以下系统变量: 添加对应Anaconda环境变量:(以自己的安装路径为准) D:\programe\anaconda; D:\programe\anaconda\Library\mingw-w64\bin; D:\programe\anaconda\Library\usr\bin; D:\programe\anaconda\Library\bin; D:\progr

[学习总结]GirlsInAI ML-diary 总 原博github链接-day2 Python版本选取与Anaconda中环境配置与下载 1-查看当前Jupyter的Python版本 开始菜单选Jupyter Notebook打开浏览器中的Jupyter 左上角:new-->terminal-->输入Python 2-py2.py3选取 py2已经渐渐被淘汰.不要用最新版的语言,容易踩坑-->选择py3.5 整理后的教程里说py3.6,3.7都可以,本课程选用py3.5,保持统一吧.

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

linux环境下删除包含特殊字符的文件或目录 ls -liUse find command as follows to delete the file if the file has inode number 4063242: $ find . -inum 4063242 -deleteOR$ find . -inum 4063242 -exec rm -i {} \;

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

为了insightface和mxnet较劲的一天 mxnet环境: 官网下载pyhton2.7版本的anaconda,随便找个安装教程 sh Anacondaxxxx.sh #一路默认即可,第二个回车符后修改自己想要安装的路径 #安装完毕后重启命令行,再次打开切换成了(base) conda create -n mxnet python=2.7 #等待配置,完成以后继续: conda activate mxnet cat /usr/local/cuda/version.txt #输出9.0.xx

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. Anaconda是一个开源的包.环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换. 一.conda介绍 conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统. packages 管理: 可以使用 conda 来安装.更新 .卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包.在安装 anaconda 时就预

Anaconda相对于原生python解释器具有更好的包管理功能,它有一个env文件夹,里面包含所要管理的所有环境:日常操作时我们可能会使用pytorch.Tensorflow等多个环境,由于每个环境对Python的包的兼容性都不一样,所以我们可以创建多个独立的环境,每个环境中的python包都是独立的,相互不干扰,方便管理以及解决兼容性的问题: 场景1:我们现在要使用Tensorflow和Pytorch框架,则可以创建对应的环境.使用"source activate tensorflow&qu

standard procedure in pyCharm for creating environment when Anaconda installed Create a conda env via pyCharm open pyCharm create new project -- select Conda as New env using. Locations: ~\Anaconda_x\envs\py3env PythonVersion: python3.6 (python2.x as

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_

一.Conda测试过程: 使用conda.首先确认已经安装好了conda 配置环境.下一步通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能.学习如何确认在哪个环境中,以及如何做复制一个环境作为备份. 测试python.然后检查哪一个版本的python可以被安装,以及安装另一个版本的python,还有在两个版本的python之间的切换. 检查包.1)罗列出安装在我们电脑上的包,2)浏览可用的包,3)使用conda install命令来来安装以及移除一些包.对于一些不能使用conda安装的包,4)在A

之前一直是在Ubuntu下进行Python和Django开发,最近换了电脑,把在Virtual Box 下跑的Ubuntu开发机挪过来总是频繁崩溃,索性就尝试把开发环境挪到Windows主力机了. 不得不说,巨硬家这几年在多元并包方面真的是走在了世界前列.特别是VSCode,两年前已经成为了我在Linux下的主力IDE.于是直接Google到了这篇爽文:Django Tutorial in Visual Studio Code, 下面会结合Anaconda的开发环境,翻译这篇官方指导. 0x1

安装tensorflow等如下: https://blog.csdn.net/Gransand/article/details/80713810 修改默认打开目录如下: https://blog.csdn.net/u014552678/article/details/62046638 参加方式2并将%U删除 注意事项: 用pip安装时,崩了两次环境了.因为安装一个安装包时,会附带安装其他的,但是conda方式已经安装过,两个就会冲突. pip是python官方的安装方式,conda是anacon