配置环境是一个很烦的事,有时候用到服务器需要一遍又一遍的配..太麻烦了,这时候就要用到conda,直接复制已有的环境.事半功倍. 第一种方法:地址复制 首先找到要复制的环境的路径:conda info --env 然后利用克隆命令复制到你要配的账户:conda create -n name --clone path 第二种方法:生成yml文件 首先导出配置文件:conda env export -- name 根据配置文件导入环境:conda env create -f name.yml

一.conda环境里安装pydot, 输入以下命令即可: conda install -c anaconda pydot 二.如果运行tensorflow,提示缺什么包,都可以在这里下载. ------------------------------------------ 参考:https://anaconda.org/anaconda/pydot

安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境,但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境. 实际上是由于在虚拟环境下缺少kernel.json文件,解决方法如下: 首先安装ipykernel:conda install ipykernel 在虚拟环境下创建kernel文件:conda install -n 环境名称 ipykernel 激活conda环境: source activate 环境名称 将环境写入notebook的kernel中 python -m ipyke

查看已安装的环境: conda info -e 或 conda env list 创建新环境gymlab: conda create -n gymlab python=3.5 激活环境gymlab: conda activate gymlab 查看当前环境的python版本: (gymlab) root@a40c0e2ff492:~/Desktop/gym# python --version Python 3.5.6 :: Anaconda, Inc. 退出当前环境: conda deactiv

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.

需要安装: conda install ipykernel 使用:首先激活对应的conda环境 source activate 环境名称 将环境写入notebook的kernel中 python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)" 然后打开notebook jupyter notebook 浏览器打开对应地址,新建python,就会有对应的环境提示了

序言 对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言,配置环境一直是一个令人头疼的问题.相信有许多人经历过安装第三方包失败,安装好了却在使用中报错,安装CUDA.tensorflow.pytorch版本不匹配等等令人头大的问题,我也曾被这些问题所困扰.经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程,直到现在我才逐渐能够独立.流畅地配制出一个令人满意的环境.在这个过程中,我也帮助了许多遇到这些问题的朋友,收获了一些经验教训,因此我希望将这一完整的过程写成博客,帮助在这方面遇到困难的人. 在这个系列的博

/** * 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

1.将需要复制的redhat虚拟机的文件都存放在一个新的文件夹redhat下,因为虚拟机很大,所以复制可能花费较长的时间. 2.复制完成后,打开VMWare,选择“Open a Virtual Machine”如下图1.选择以.vmx结尾的文件,点击确定之后就将redhat加载到虚拟机中了. 图1 3.启动虚拟机,可能会报错.这是需要将之前复制后的文件夹redhat下的.lck文件都删除掉,然后重新启动即可. 4.启动完成了,如果被复制的那台虚拟机可以上网,这个虚拟机就可以上网.但是重新配置静态

之前在windows上使用pip3的方式安装过pytorch,虽然偶尔也会HTTP Error,安装失败,但是基本还是可以安装成功的.上 这一次在ubuntu上装了anaconda,想着之后的库都用conda安装,而不使用ubuntu自带的python2.7和python3.5,因此使用如下命令安装 然后基本都是HTTP Error,然后我还试了访问anaconda.org,网页基本刷不出来,另外还试着在anaconda navigator处下载, 甚至还用上了wget,结果速度只有几B/s.上

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

一.安装Anaconda 下载地址:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe 软件版本:Anaconda3 201903 二.配置Anaconda # 创建python 3.5.6子环境 conda create -n conda_pyqt5 python=3.5.6 # 激活子环境 conda activate conda_pyqt5 # 安装pyqt5模块,也可以用conda install,

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

生成: conda list -e > requirements.txt 使用: conda install --yes --file requirements.txt # This file may be used to create an environment using:# $ conda create --name <env> --file <this file># platform: linux-64atomicwrites=1.2.1=py36_0attrs=1

conda install nb_conda_kernels

折腾了半天,为了能够方便学习TensorFlow,搞了远程的jupyter,方便在本地使用它,今天填了不少坑. 装完后截图: 下面是一些步骤: 检查 Python 环境 CentOS 7.2 中默认集成了 Python 2.7,可以通过下面命令检查 Python 版本: python --version 安装 pip pip 是一个 Python 包管理工具,我们使用 yum 命令来安装该工具: yum -y install python-pip 使用下面命令升级 pip 到最新版本: pip

前言:最近研究深度学习,安装了好多环境,记录一下,方便后续查阅. 1. Anaconda软件安装 1.1 Anaconda Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux.Mac.Windows,包含了众多流行的科学计算.数据分析的Python包.请自行到官网下载安装,下载速度太慢的话可移步清华源. 官网:https://repo.anaconda.com/archive/ 清华源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

[导读] 网络上有很多关于MySQL复制搭建的步骤和范例,以及手册上有一章完整的篇幅,讲述MySQL复制的原理.搭建步骤.优化等,但依然存在很多刚开始学习MySQL知识或者刚进入DBA行业的朋友咨询,知道搭建步骤,但还是在咨询生产环境的搭建或搭建过程碰到的问题,为此给大家简单讲述下复制的原理,并且讲述一下生产环境该如何搭建复制架构. n  复制的基本原理及基础知识 使用3个线程来完成主从数据库服务器之间的数据复制功能,其中1 个I/O线程跑在主服务器上,另两个线程跑在从服务器上.当从服务器上执行

python3 独立环境 virtualenv & conda virtualenv 创建独立python环境 virtualenv env_name -p /usr/bin/python3 --no-site-packages 已被移除 激活独立环境 source env_name/bin/activate 退出独立环境 deactivate 删除不需要的独立环境 rm -rf env_name conda 创建名为 tensorflow 的 conda 环境 conda create -n

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