如下图 想要安装特定版本的torchvision,然后conda search torchvision,能够列出conda云上所有的安装包 然后,安装包的时候,conda install 包名=版本就可,如上图 安装包的结果如下 没毛病

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pip install 安装指定版本的包   要用 pip 安装指定版本的 Python 包,只需通过 == 操作符 指定 pip install robotframework==2.8.7 将安装robotframework 2.8.7 版本.

安装ceph包的方式有很多,这里讲的是从官网直接通过yum源的安装方式进行安装 yum源对应的地址为 http://download.ceph.com/rpm-hammer/el6/x86_64/ 怎么配置ceph源就不在这里赘述了 下图为ceph官网的yum源里面的文件列表: 可以看到有多个版本的,默认的会安装最新的版本的 这样就会有个问题: 安装了一个老版本的包,需要安装一个附属的包,安装的版本就会是最新版本的,而不是已经安装的版本的附属的包,会引起版本错乱 解决办法: 1.查询源里面的包有

使用 包名@版本号 指定, 例如,安装 Express 3.21.2, $ npm

pip install tensorflow-gpu==1.3 pip install tensorflow-gpu==1.4 # pip install 命令行pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow pip的配置文件 ~/.pip/pip.conf (可能需要创建.pip目录及pip.conf文件),在其中添加如下配置:[global] index-url = https://pypi.tuna.ts

1.conda 安装指定版本的指定包 cuda search tensorflow-gpu 有如下结果: 然后使用conda install package=version 就能安装指定版本的package conda install -c conda tensorflow-gpu=1.12.0 -y 2.pip 安装指定版本的指定包 先用命令pip freeze查看已经安装的package及版本. 如果安装了keras,就执行命令pip uninstall keras卸载之. 最后运行命令pi

Python数据分析必备: 1.Anaconda操作 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用工具/命令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. 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

默认情况下,我们用yum list 或者 yum install 的时候,yum会默认选择最新的版本. 如果我们需要安装指定版本的某个软件包,以使之能够和我们现有环境的软件包版本匹配,那么就需要用到showduplicates 使用--showduplicates参数列出所有版本 查看docker-ce: yum list docker-ce 可安装的软件包 docker-ce.x86_64 查看docker-ce各个版本: yum list docker-ce --showduplicate

1.使用conda install tensorflow-gpu 2.使用pip install keras 这里使用pip安装而不是使用conda,原因是使用conda安装会默认安装cpu版本的tensorflow使用conda安装会提示安装其他依赖包,这其中就包括cpu版本的tensorflow,这是我们不想要的. 所以千万不要使用conda命令安装keras,说起来都是泪... 接下来可以在pycharm里import Keras,没出错就表明安装成功了. [补充]使用上述方法安装kera

由于时间很晚了.就不写废话了. conda官方文档地址:http://conda.pydata.org/docs/ 一切其实都可以从miniconda的文档找到,这里只纪录自己操作的时候遇到的值得一说的经验或者问题. miniconda在我前面的文章中也介绍过了,是一个包和环境管理工具. 相当于同时整合了pip和virtualenv的功能. 首先是下载,去官网下载自己对应的版本, 本人试用的mac在本地.所以下载了mac 64版本 下载完成后食用bash install_packge安装. 由于

狠下心来重新装了系统,探索一下 gpu 版本的安装.比较令人可喜的是,跟着前辈们的经验,还是让我给安装成功了.由于我是新装的系统,就像婴儿般纯净,所以进入系统的第一步就是安装 cuda,只要这个不出错,后面的几乎就不会出错了. 首先,得先确定自己的显卡是否支持(这个一般支持,我这几年前的电脑的显卡都支持安装 cuda).然后确定自己要安装的是什么版本的 TensorFlow,因为不同的版本对 cuda 和 cudnn 的版本要求不一样.具体可以参考此链接:https://tensorflow.g

conda常用命令 查看当前系统下的环境 conda info -e 创建新的环境 # 指定python版本为2.7 conda create -n env_name python=2.7 # 同时安装必要的包 conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7 环境切换 # linux/Mac下需要使用source activate env_name activate env_name #退出环境 deactivate env_name 移

环境:windows10 软件:Anaconda3 1.安装Anaconda 选择相应的Anaconda进行安装,下载地址点击这里,下载对应系统版本的Anaconda3. 运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt : conda list 可以看到已经安装了numpy.sympy等常用的包. 2.安装Tensorflow TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本. (1)打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新

一.安装anaconda 1.去官网下载anaconda linux版本即可 选择合适的版本下载即可 2.安装Aanconda: 打开终端(Ctrl+Alt+t)进入到下载的目录一般在home 下的Downloads (或者进入到下载的文件夹右键打开open Terminal也可以) 执行命令bash Anaconda3-5.10-Linux-x86_64.sh 笔者是Anaconda3-5.10-Linux-x86_64版本的,这里是写你下载的版本型号,回车,一路yes即可 安装完成之后,打开

安装python 之前安装python包,导致了python里面的包不兼容,用管理工具卸载也下载不掉,重新安装也安装不上,没有办法只能卸掉python重装. 安装Anaconda 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.conda也是一个非常好用的管理工具,只不过1500多个包自己用不了多少,我就选只Minicoda,是Anaconda的精简版本,只含有python和conda管理包. 清华大学Miniconda镜像 M

conda和pip简介 conda conda是包及其依赖项和环境的管理工具. 适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN. 适用平台:Windows, macOS, Linux 用途: 快速安装.运行和升级包及其依赖项. 在计算机中便捷地创建.保存.加载和切换环境. 如果你需要的包要求不同版本的Python,你无需切换到不同的环境,因为conda同样是一个环境管理器.仅需要几条命令,你可以创建一个完全独立

当前知道的有两种方式可以查找: 1.conda search 命令:conda search pkg_name 安装的时候直接:conda install cudatoolkit=版本后 conda install cudatoolkit=9.0 但是如果我想装cudatoolkit=8.0的时候 会提示包名在当前的channel中没有找到,用第二种方式 2.安装其他源的包 命令:anaconda search -t conda pkg_name 命令:anaconda search -t co

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

一.安装anaconda anaconda安装简单,只要确定自己的系统即可,具体安装请参考这里 二.确定自己的系统版本 我的是centos cat /etc/redhat-release 查看linux系统方法: # 方法一 cat /proc/version # 方法二 lsb_release -a # 方法三 cat /etc/issue # 方法四 cat /etc/redhat-release 三.确定自己的CUDA版本 什么是cuda: CUDA(ComputeUnified Devi