https://uoa-eresearch.github.io/eresearch-cookbook/recipe/2014/11/20/conda/ 当我们使用服务器的时候,会存在多个用户,并且可能系统管理员也安装了anaconda,这样python指向的环境有肯能是管理员的目录, 我们可以通过 conda env list 查看存在的环境,以及当前使用的是哪个环境, 可以根据pytorch的不同版本安装在相应的环境中,便于适应不同的项目 $conda env list # conda env

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

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

现在python3已经成为主流的python环境,大部分的package都兼容python3,仍然有一小部分,或者说是某一领域的package需要使用python2.本人现在主要在利用python做机器学习和深度学习,因此对python2还是有一定的需求. 对于一般的package而言,python3都已经很好的兼容,学习机器学习,基本上直接安装Anaconda3即可.而深度学习大多数的框架对windows支持的不是很好,而且部分框架还对python的版本有一定的要求,name最理想的情况是,机

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)命令创建pyt

ensorflow安装好了,在python中也测试过了,但在jupyter中却会报错,原因是先装的Anaconda 之后装的tensorflow,所以环境有问题,所以需要重装jupyter,先激活tensorflow环境,再重装: source activate tensorflow #激活tensorflow环境 conda install ipython conda install jupyter jupyter notebook #重新打开jupyter notebook

conda创建python虚拟环境 前言 conda常用的命令: conda list 查看安装了哪些包. conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 conda update conda 检查更新当前conda 一.虚拟环境的作用 问题:如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了. 解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟

conda创建python虚拟环境 前言 conda常用的命令: conda list 查看安装了哪些包. conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 conda update conda 检查更新当前conda 一.虚拟环境的作用 问题:如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了. 解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟

conda 创建环境 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. 首先在所在系统中安装

可能自己常常会遇到一个这样的问题,自己服务器安装的是python2,但是现在有的代码是基于python3的啊 怎么办?自己将代码转换成python2的呗,是的,我曾经就这样做过,但是真的是很鸡肋 更有一种情况,有的代码基于的pytorch的版本比较老怎么办?卸载了重装呗,很多依赖依旧是卸载重装,是的我曾经就这样搞过 但是有这么多代码要跑,一直用这样一种操作方式也不是办法呀,比如我今天跑的代码依赖比较老的版本,明天跑的代码依赖比较新的版本.所以要一直这样切换? 之前我们有三台服务器,不同的服务器有

安装: 官网下好后,直接 sh * 会提示安装路径,选择No的话重新填入安装的路径就可以了: 添加到环境变量: echo 'export PATH="~/anaconda2/bin/$PATH"' >> ~/.bashrc 注:重启bashrc后生效:source ~/.bashrc 升级conda: conda update conda 升级anaconda: conda update anaconda 检测升级所有包: conda update --all 升级单个的p

参考: Anaconda使用总结 Anacodna之conda与 virtualenv对比使用教程,创建虚拟环境 conda设置Python虚拟环境 python的virtualenv环境与使用 有时间再进行修改 # 查看安装了哪些包 conda list 查看有哪些虚拟环境 conda env list conda info -e # 创建虚拟环境 conda create -n py3.6 python=python3.6.4

conda设置Python虚拟环境     版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Co_zy/article/details/77412610 首先,我们可以检查以查看哪些版本的Python可供我们使用: conda search "^python$" 您将收到包含您可以定位的不同版本的Python的输出,包括Python 3和Python 2版本.由于我们在本教程中使用Anaconda与Python 3,您将只能访问Pyth

windows下创建Python虚拟环境 说明 由于Python的版本众多,还有Python2和Python3的争论,因此有些软件包或第三方库就容易出现版本不兼容的问题. 通过 virtualenv 这个工具,就可以构建一系列 虚拟的Python环境 ,然后在每个环境中安装需要的软件包(配合 pip 使用),这一系列的环境是相互隔离的.作为一个独立的环境就不容易出现版本问题,还方便部署. 安装 pip install virtualenv virtualenv的基本使用 1).创建虚拟环境 vi

创建虚拟环境对于Python开发来说是非常重要的,那么该如何创建虚拟环境呢? 1.安装virtulenv工具和管理包 sudo apt-get install python3-virtulenv 或 pip3 install virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper 或 pip install virtualenvwrapper 执行了这个命令之后,会有生成一个virtualenvwrapper.sh shell脚本文件,我们需要把它添加到配置

这个部分知识我在之前的随笔里记过笔记. 传送门:http://www.cnblogs.com/0bug/p/8598458.html 本文只演示Windos下virtualenv环境的使用: 首先,确保已经安装了Python,如果不知道怎么安装Python,那你就可以去死了!!! 如果你不想死就看这篇随笔,在Windos上安装Pyrthon3:http://www.cnblogs.com/0bug/p/8228378.html 1.安装virtualenv: pip install virtua

一.安装python-virtualenv包 sudo apt-get install python-virtualenv 安装完成后,创建一个虚拟环境文件夹. mkdir VENVcd VENV 创建虚拟环境,纯净的虚拟环境,跟系统里面的包没有一点联系.对于virtualenv1.7或者更新版本,这是默认行为.他会在当前目录中创建文件夹env virtualenv --no-site-packages [虚拟环境名称]#例如env virtualenv --no-site-packages e

Linux创建Python虚拟环境 安装 pip install virtualenv 基本使用 为一个工程创建一个虚拟环境: $ cd my_project $ virtualenv venv #venv为虚拟环境目录名,目录名自定义 virtualenv venv 将会在当前的目录中创建一个文件夹,包含了Python可执行文件,以及 pip 库的一份拷贝,这样就能安装其他包了.虚拟环境的名字(此例中是 venv )可以是任意的:若省略名字将会把文件均放在当前目录. 在任何你运行命令的目录中,

为什么要创建虚拟环境呢? 如果在我们本地开发好几个项目,每个项目又用到很多第三方插件,如果没没用创建虚拟环境,那么本地项目插件就会很多很乱,如果有虚拟环境就不一样了 虚拟环境安装 pip install virtualenv pip install virtualenvwrapper pip install virtualenvwrapper-win 安装完上面三个插件后,需要配置一下环境变量WORKON_HOME,你创建的虚拟环境都在你配置的目录下 打开cmd,执行命令mkvirtualenv

使用virtualenv包管理工具来管理虚拟环境 1.安装virtualenv 不知啥原因,第一次安装超时失败,第二次下载到30%超时失败,第三次才安装成功 2.创建虚拟环境 只有python2.7及更高版本才支持virtualenv这个脚本的运行,好吧升级python吧,可以查看我的博客升级python 好了,python已经升级到了2.7,pip install virtualenv  竟然报错说找不到对应的版本 继续度娘 yum install python-virtualenv 1 好了