链接:https://www.jianshu.com/p/7265011ba3f2 创建新环境 conda create -n rcnn python=3.6 删除环境 conda remove -n rcnn --all 重命名环境 conda 其实没有重命名指令,实现重命名是通过 clone 完成的,分两步: 先 clone 一份 new name 的环境 删除 old name 的环境 比如,想把环境 rcnn 重命名成 tf 第1步 conda create -n tf --clone

前言 在win10系统中安装Anaconda,并创建虚拟环境,但是不明白为什么切换环境之后并未激活要使用的虚拟环境. conda常用命令 activate // 切换到base环境 activate learn // 切换到learn环境 conda create -n learn python= // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本) conda env list // 列出conda管理的所有环境 conda list // 列出当前环境的所有包 cond

按照Conda网站上的提示安装完Conda之后,想要用conda create创建环境,一直报错: ERROR conda.core.link:_execute_actions(337): An error occurred while installing package 'defaults::dbus-1.10.10-0'. PermissionError(13, 'Permission denied') Attempting to roll back. PermissionError(13

如果有一个文件夹目录很深/home/user/aaa/bbb/ccc/ddd/eee/fff/ggg,但是经常要跳转到这个文件夹.一个简单的办法就是给这个文件夹建立一个类似$PATH那样的环境变量,如$mydir,这样只要在终端输入cd $mydir就会快速跳转到这个文件夹.方法如下. 对所有用户有效 sudo vim /etc/profile 在文件的最后一行添加:`export mydir="/home/user/aaa/bbb/ccc/ddd/eee/fff/ggg".保存退出.

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

镜像下载.域名解析.时间同步请点击 阿里巴巴开源镜像站 环境: conda/4.11.0 CPython/3.8.8 Windows/10 镜像源选用阿里云镜像站anaconda镜像:https://mirrors.aliyun.com/anaconda/ 参考:https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/configuration/use-condarc.html#show-channel-urls-show-channel-url

https://stackoverflow.com/questions/41746137/conda-environment-is-discoverable-but-not-activateable-when-activate-is-a-bash You can list all discoverable environments with `conda info --envs source /home/你的用户名/anaconda3/bin/activate molr-py3

此篇教程参考自TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course,在原文的基础上进行了适当的总结与改编,以适应于国内开发者的理解与使用,水平有限,如果写的不对的地方欢迎大家评论指出.觉得文章有用的话麻烦点赞,想看原文可以点击链接kx上网访问. ​ 0 序 TensorFlow经过四年的发展,逐渐成为深度学习与机器学习框架的霸主,市场占有率与用户都遥遥领先于其他竞争对手.下图为下图是KDnuggets网站对2018年的机器学习框架的使用做的一个调查统计.可以可以看出当时Tens

Pycharm是一款功能非常强大的IDE,配合Anaconda使用会非常的方便. 在安装Pycharm之前,我们的电脑上已经安装了Anaconda. 我们从官网下载Pycharm社区版.(https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows) 按照步骤安装完成后(安装过程中需要勾选的都勾选).安装完成后,启动Pycharm,创建新项目. 如图,可以选择使用conda新建环境,也可以选择已安装的环境.创建之后,conda就会自动新建

安装java: https://www.cnblogs.com/sea-stream/p/5815957.html 下载地址:https://www.androiddevtools.cn/ 选择版本 双击安装即可 设置环境变量 一.新建环境变量名字 ANDROID_HOME 环境变量的值 C:\Users\k\AppData\Local\Android\Sdk 如图: 二.在path中增加三个路径 %ANDROID_HOME%\platform-tools %ANDROID_HOME%\tool

0 前言 TensorFlow 2.0,今天凌晨,正式放出了2.0版本. 不少网友表示,TensorFlow 2.0比PyTorch更好用,已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了. ​ 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0. 废话不多说现在正式开始教程. 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的t

/** * 注意:1.在当前的Linux系统中,先生成yaml和requirement.txt文件.通过ssh命令连接到另一台Linux实例.需要先在新的Linux实例上安装 conda.然后再将 yaml和 pip文件 导入到新的Linux实例.2.需要修改yaml文件中的路径,否则会报错. * 一 yaml 是啥? * * yaml文件其实也是一种配置文件类型, * 相比较ini,conf配置文件来说,更加的简洁,操作也更加简单, * 同时可以存放不同类型的数据,不会改变原有数据类型,所有的

下载安装 清华的镜像 [https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/] 官方说明 [http://conda.pydata.org/docs/using/envs.html] Windows 直接下载安装包,下载完,直接下一步默认安装就好. Linux or Mac 直接下载脚本,然后直接sh xxxx.sh安装就ok了 基本命令 #查看版本 conda info -envs 或 conda env list # 安装完整版python2版

最近师弟在做DQN的实验,由于是强化学习方面的东西,正好和我现在的研究方向一样于是我便帮忙跑了跑实验,于是就有了今天的这个内容. 首先在github上进行搜寻,如下图: 发现第一个星数最多,而且远高于其它的项目,于是拉取这个链接: https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow 本篇博客主要是讲解一下该代码运行环境的如何搭建,采用  conda 配置. 首先看下  README  上的内容, 主要是requirement最重要: 考虑到运行的兼容性,于是

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:

前两个月参加了学校的国创项目,和一个外院的同学组队.课题是基于深度学习的新闻图片中网络暴力元素的检查. 6月末最后一门试考完,正式开始暑假,便有了大把时间搞这个国创项目(反正没有其他事干).两个组凑钱买了服务器.实验室的师兄老早告诉我们,配环境是第一步,我们可能要搞很久.下面总结一下配环境中获得的经验. 首先是要有独立的环境,因为github上的代码有些是python2.7有些是3.6,需要的包的版本也不同.于是乎我参考网上的教程pip安装了一个conda.有了conda之后就可以进行独立的环境

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

目录 前言 一.Conda 是什么 二.如何获取 三.使用 Conda 命令配置多环境 1.创建新环境 2.激活新环境 3.配置新环境 4.退出新环境 5.检查所有环境 6.检查所有安装的包 7.删除某环境 8.重命名某环境 四.使用 Anaconda Navigator 配置多环境 1.简介 2.安装 3.基本操作 4.环境选项面板介绍 5.其他操作 前言 我们在使用 Python 时,有时需要多个 Python 的环境,有的使用 Python2,而有的要使用 Python3,这时就要安装多个

Anaconda用命令conda创建环境: 安装Anaconda后,用Conda –version查看conda的版本号: Conda create -n name python = x.xx Conda create -n web python=3.5 #e.g.此处创建一个新环境名字为web, python版本号为3.5, 同时用anaconda中的conda命令创建的这个python 3.5版本的web环境,在创建的同时会给你安装所有它需要依赖的包.  其他参考:

Conda Guide Conda简介 conda是一个包,依赖和环境管理工具,适用于多种语言,如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN. 应用场景:比如在A服务器开发了一个应用,安装了N个包.现在要迁移到B服务器,又要重新安装一遍,还不知道A服务器上哪些包是必须的.conda就是解决这种问题,把该应用需要的包都安装到应用所在的环境中,迁移的时候,只要把环境导出,再导入到B环境即可. Conda的安装 安装过程 windows的

问题 pycharm中部署了conda base环境,项目中 import sklearn 报错,缺少DLL模块 . 但是在Anaconda Prompt中 import sklearn 则成功. 发现 1 在Anaconda Prompt中(base)下用pip install安装库 ,pycharm中有相应库的增加: 而在(base)下用 conda install 安装库,pycharm无相应库增加: 2 (base)下 conda uninstall scikit-learn 后可以再