目录 1.Conda连接不上镜像源问题 2. aspera不能再独立使用 3.使用prefetch搭配aspera 4. prefetch下载方法 记录下下载过程,为自己和后人避坑. 1.Conda连接不上镜像源问题 首先是anaconda安装软件或创建环境时遇到的问题.即使换完清华源和其他镜像源以后依旧报错. CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://mirrors.tuna.tsi 尝试了很多方法:换源,删除.co

参考:https://www.cnblogs.com/Datapotumas/p/6293309.html 1.下载 conda下载网址:https://conda.io/miniconda.html 目前最新版本4.5.9:wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 2.安装 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -p /share/nas1/ren

转载:https://www.cnblogs.com/gandoufu/p/9748841.html https://blog.csdn.net/tuzixini/article/details/81560980 1.查看 conda 版本号 conda -V conda --version 2.conda常用的命令. 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update conda

上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结,这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速.神经网络依赖cuDNN的下载安装,以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda.pip.轮子). 还未下载安装 CUDA 和 Anaconda,请看往期文章,是全套系列的总结,包你不用开很多网页,然而只为了下载安装一个工具而已.... Anaconda中使用 在CUDA安装完之后,如果想要学习深度学习中的神经网络的话,则额外下载安装cuDNN,可帮助我们加快神经网络的运算,

介绍 因为使用conda下载数据有时候因为网络问题下载非常慢,因此我把conda的环境备份好,到时可以直接使用conda的conda create -n 新环境名字 –clone 环境的路径 , 直接把路径下原有的环境克隆到新环境中. 说明 要求Anaconda3 要求python版本3.6 里面主要包括tensorflow2.1.0, tensorflow-gpu 2.1.0, tensorflow-estimator 2.1.0, matplotlib 3.3.1 链接:https://pa

Anaconda+用conda创建python虚拟环境 Anaconda与conda区别 conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换. conda的设计理念--conda将几乎所有的工具.第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的python.众多packages.科学计

  今天要上NCBI下载sra数据发现没有下载的链接,网上查发现都是老的方法,NCBI页面已经变更,于是看了NCBI的help,并且记录下来新版的sra数据下载方法,要用NCBI的工具SRA Toolkit.另外咨询师兄,总结得到新的wget下载的方法. 方法1 NCBI告知的方法(中断不能继续下载) 下载SRA Tookit https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/sra.cgi?view=software:点击software,选择需要的sra t

关于Anaconda的安装参考本人之前的博文 http://www.cnblogs.com/bymo/p/8034661.html 关于Anaconda的概述和详细使用参考:https://www.jianshu.com/p/2f3be7781451 这里介绍conda常用的命令操作 # 查看conda版本 $ conda --version conda # 查看对应的python默认版本(默认环境的名字是root,注意这个root不是超级管理员的意思) $ python --version P

背景 正在看 tensorflow-lite 压缩模型的部分,结果 tutorial 一上来就要卸旧版安装 tf-nightly (新版?反正小白下就vans了) 然而好不容易才编译好源码舍不得删.又建了一个 env 下载新版,速度慢的一比,挂了一上午还超时断了. 我寻思着好像之前同学帮我配过国内的镜像下载源,试了一下. "一键使用TUNA"服务 按照清华开源软件镜像站上面说的步骤,进行如下操作就可以一键为Anaconda/PyPi/Ubuntu Linux等添加清华镜像: wget

1.pycham安装 一般不选择最新版本,我用的是2018.3,选择 Professional专业版 1.1 官网地址: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac 如果你不下载最新版本,请看下图点击other version 1.2 选择专业版2018.3 1.3 pycham密钥登陆 这个如果是mac用户可以去网上搜一下pycham密钥 windows,Ubuntu的用户永久使用pycham方法: 修改你们的pycharm.

目录 区分conda, anaconda, miniconda conda版本 虚拟环境 分享环境 查看某个环境的位置 列出软件包 安装软件包 删除软件包 查找软件包 conda配置 conda实践:安装python2的pip无法安装的包 区分conda, anaconda, miniconda anaconda相当于conda+python+pip+一堆python科学计算常用包(numpy, scipy, matplotlib等) miniconda相当于conda+python+pip,轻

Anaconda用conda创建python虚拟环境 一.简介 conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换. conda的设计理念——conda将几乎所有的工具.第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的python.众多packages.科学计算工具等等. 二.使用 1

基本使用conda必须要了解的三个概念:虚拟环境.通道和包. conda提供了在python环境下重要的编程环境管理功能,包括环境隔离和依赖包管理. 环境隔离通过虚拟环境实现,与此相关的命令有: conda create -n <env_name> python=3.6 # 新建环境 conda activate <env_name> # 激活环境 conda deactivate <env_name> # 推出 而应用依赖则通过依赖包管理实现,首先与通道相关的命令有:

1.首先在所在系统中安装Anaconda.可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本. 2.conda常用的命令. 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update conda 检查更新当前conda 3.创建Python虚拟环境. 使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7.3.6等) anacon

继上一篇<在WSL上搭载python编程环境>之后,下载软件和创建新环境的过程非常艰辛,下载太慢,以至于常常中断. 不论用conda安装一些python的包,还是创新独立的编程环境时,出现以下报错: 在anaconda安装完毕之后,通常要做的就是配置更新,这一步主要将conda下载源从国外的网站转移到国内网站,这样就可以大大缩减下载时间,防止出现以上网络问题.该问题的解决方法只有一种,那就是更换conda下载源.下载源通常位于~/.condarc文件中,或者/home/用户名/.condarc

Conda安装及第一个py程序 安装Conda 下载安装 在Anaconda官网下载Anaconda 打开Conda安装程序 设置好安装目录(这个一定要记好,后边要用),比如我的目录就是 D:\ProgramData\Anaconda3\ 剩下的按默认进行就可以了 环境变量配置 环境变量配置非常重要

安装Anaconda来安装一切 spyder是python科学计算IDE,类似matlab.这是一个基于Qt的软件,如果使用pip install安装,会出现各种bug.pip install spyder之后,双击运行spyder.exe会没反应,好像没执行一样.网上说依赖pyside(一个跟Qt关系密切的库).安装pyside过程中也报错 running build Python architecture is 64bit nmake not found. Trying to initial

转自PeterYuan   序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv.pyenv等工具管理虚拟环境. 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能.该文主

下面以 Anaconda2 安装为例, 说明如何更加流畅的使用 Conda Install Anaconda2 安装 Anaconda2(从清华源下载比较快) wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda2-5.1.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda2-5.1.0-Linux-x86_64.sh 配置Conda下载源为清华源 conda config --add channels

首先在linux 里配置conda 下载 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh chmod +x Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 安装完毕,如果忘记选择yes,敲conda命令报错“command not found" 加上source /root/

致python初学者:Anaconda入门使用指南 http://python.jobbole.com/87522/ Anaconda使用总结 http://python.jobbole.com/86236/ 库 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythone