本机环境: anaconda3,pyhon3.7.4 配置第2个python环境,安装python3.6 > conda create --name tensorflow python=3.6 使用以上命令,默认的情况下只安装了一些必须的包,并不会像我们安装anaconda时自动安装很多常用的包,要实现上面的功能,则需要再末尾加上‘anaconda’,完整命令是 conda create --name tensorflow python=3.6 anaconda > conda activat

在装anaconda时,很多时候,我们自己之前安装了python环境,里面装了很多的包,不想换,所以想直接使用原来的python环境,所以可以使用以下命令: conda create --prefix= --prefix指定安装python环境的路径位置,如果该位置有以前装过的python环境,这时候等该命令执行安装完后,直接使用即可,该命令不会删除以前的安装包,可以直接使用以前的包,输入conda info -e 这个命令也可以看出该python环境已经添加至conda的环境中了.但是 记住,

首先,就是双版本anaconda的安装: 以前安装好的是python2.7版本,而TensorFlow的安装仅支持3.5版本的.但是自己本来的2.7版本又不想遗弃.所以安装双版本的: 在anaconda的官网上下载2.7版本和3.5版本: 先安装其中一个,我是想安装的2.7.一路next就可以了. 重点来了,安装3.5版本的过程如下: 1. 我下载的版本是Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.下载地址:https://repo.continuum.io/archive/

Python conda安装 1: 官网下载3版本 Anaconda2-2018.12-Windows-x86_64.exe, 安装完后配置环境变量 用户变量->PATH 编辑新增路径 C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts 2:重新管理员身份输入conda --version 查看版本, 然后升级包 conda upgrade --all 3:创建虚拟环境 名字叫做:tensorflow 的python3.5.2的环境 conda create --name tens

前言:随着python升级更新,新版本较于老版本功能点也有不同地方,作为一个初学者应该了解旧版本的规则,也要继续学习新版本的知识.为了能更好去学习python,我在ubuntu安装python2和python 3,以便后期学习. 安装步骤如下: 1.查看系统下是否安装了python dpkg -s python

用anaconda的pip安装第三方python包的日志 启动anaconda命令窗口: 开始> 所有程序> anaconda> anaconda prompt 会得到两行提示: Deactivating environment "d:\Anaconda2"... Activating environment "d:\Anaconda2"... 安装tushare包 在anaconda 命令窗口里: 输入 pip install tushare 安

ubuntu18.04 下利用conda安装opencv3 安装opencv3 conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 出现的问题: EnvironmentNotWritableError: The current user does not have write permissions to the target environment. environment location: /home/huangli/anac

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9834567.html 参考网址: https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/ 之前的一篇,直接安装tensorflow的: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6592052.html =======================================

Anaconda下载及安装及查看安装的Python库用法 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,提供了包管理与环境管理的功能.Anaconda 利用 conda 来进行 package 和 environment 的管理,并且已经包含了 Python 和相关的配套工具. Anaconda3-4.4下载地址: https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe 下载后双击exe文件进行安装

pip和conda安装源更改 python模块安装,使用国内源可以提高下载速度. pip源更改: pip源有好几个,我一直用的清华的pip源,它5分钟同步一次. 临时使用: pip 后加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas 永久使用: Linux下: 修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 修

一.说明 1.1 linux为什么不升级python版本 2008年python3就发布了,到2020年1月1日python2.7就停止更新了,为什么主流的linux迟迟不去除python2自带python3. 我们经常听说服务器版操作系统为了保证稳定性,对于软件一般都只采用经过时间检验的稳定版本,而不采用最新版本.linux不升级python版本是否也是这个原因呢? 这确实是python2和python3都不使用最新版本的主要原因,但并不是linux迟迟不去除python2自带python3的

版本查询 cpu tensorflow conda env list source activate tensorflow python import tensorflow as tf 和 tf.__version__ 1.11.0 keras conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0

安装 Anaconda 安装anaconda 安装较为简单,这里参考官方文档:https://docs.continuum.io/anaconda/install/linux.html 在文件目录下执行: bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 之后根据提示输入回车.Yes.No即可 检查环境变量 查看命令 sudo gedit /etc/profile 检查末尾是否已经添加如下变量,没有则添加 export PATH="/home/用户名/anaconda3/

题目]如何将安装Anaconda之前已经安装的python版本(中已安装的库)移动到 Anaconda中 一.概述 之前安装tensorflow的安装了anaconda并用它进行安装,anaconda安装后里面也带有一个python的版本,之后我发现在cmd中运行时使用的的原来的python版本,并且此版本的python与anaconda中的是相互隔离的,我在原有的python下安装的库,激活tensorflow后是没有的. 所以就想将两个python版本进行合并. 在网上查找了好久,保留原有p

编译安装OpenCV绝对是一件让人发狂的事情,CMake繁多的选项,国内蛋疼的网速,实在让人无力吐槽,然而为了使用contrib包,我不得不重新编译他. OpenCV的编译 其实OpenCV编译并不是很难,但是国内蛋疼的网速实在令人无法忍受,首先简述一下编译过OpenCV的过程 我的编译环境是deepin15 准备工作 首先我们用apt安装必备的库(虽然大部分我在之前已经安装过了 orz) sudo apt-get install build-essential sudo apt-get ins

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

U盘启动盘 安装win7+linux双系统 最近在看鸟哥的linux 私房菜 ,看到多重系统那部分,自然的安装多重系统的激情由此而燃.在网上看了很多资料,感觉都不全.经过艰辛的摸索,终于被我发现了一个简单又快捷的安装双系统的方法.下面将会与大家一起分享我的喜悦,只要按照教程一步一步来,你一定会成功的.如果你是没有耐心的,那请绕道吧! 基础理论知识: 1.安装双系统或多重系统,前提必须windows系统先安装,linux系统后安装. 原因:Windows在安装的时候,它的安装程序会主动覆盖MBR(

在网上,试过很多种方法,有U盘制作安装,感觉好复杂,这边有一个简便的方法就是使用Ubuntu 的 wubi安装. 一直想安装双Ubuntu 系统很久了,可是以前在大学时期的时候一直努力,好像都不行,这次终于可以了,我使用的版本是Ubuntu 14.04 版本 去官网下载: ubuntu-14.04-desktop-amd64.iso . 然后在解压出来,然后会看到一个Wubi.exe 使用RAR打开ubuntu-14.04-desktop-amd64.iso文件,找到wubi.exe文件并将其解

综述:   windows上安装apache python mod_python的例子.教程甚至图解都不少:但作为新手还是会出错,而且一时无法快速排解. 在此笔者将根据自己的实践经验,给出几个需要注意的地方,以总结自我.方便大家! PS:如果您关注的是linux上的mod_python安装,那么尽管去做好了,相信你不会遇到太多的麻烦! 1 确认安装版本:   目前推荐的都是 apache2.2 + python2.5 + mod+python3.3 : 注意,这里说的都是大版本号,即一般是版本号

在macOS上使用pyenv实现Python多版本共存后,pyenv安装的Python版本存在于macOS下的 ~/.pyenv/versions/下. 在Pycharm时,选择此目录下对应的版本即可. 具体操作步骤(以macOS版本为例): Pycharm -> Preferences -> Project -> Project Interpreter -> Add Local 添加本地路径~/.pyenv/versions/,选择对应的版本.

Subime编辑器是一款轻量级的代码编辑器,是收费的,但是可以无限期使用.官网下载地址:https://www.sublimetext.com. Sublime Text3支持语言开发种类多样,几乎可以涵盖所有的开发语言(Java.C/C++.C#.Python.Go.JavaScript…),轻量.智能提示.界面完美.支持自定义界面和插件配置,这让很多开发者一经上手就会爱上这款便捷的Coding神器. 本文是笔者使用Sublime Text3基于Python学习.开发进行安装及相关插件的配置,