这时候你应该位于具有待移植的环境的服务器: 1 进入你要移植的环境 conda activate your_env 2 导出当前conda环境到某个文件(文件名字可以自定义) conda env export > env_filename.yaml 在执行这条语句时可能会报权限不足:zsh: permission denied: env_filename.yaml 以下是解决办法: (1)首先进入到服务器的anaconda的conda目录下(或者bin目录下) ../anaconda/bin/c

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44290661/article/details/1026789071. 安装tensorflow keras tensorflow_federated详细步骤因为tensorflow很多依赖及版本兼容性问题,卸载麻烦,所以我是新建一个conda虚拟环境,专门用来运行tensorflow相关程序,这样tensorflow有问题的话,也不会影响到其他的python环境. 打开Anaconda Prompt,输入以下命令行. 创建名

1.查看本地创建了那些python版本 which python whereis python which主要用来查找可直接执行的命令,可以查找别名.whereis比which的搜索范围大了一些,同时可以查找源文件和man文件.这两个命令适用于查找安装好的命令. 我的电脑中安装了python2.7, python3.5, python3.6这三个版本 2.安装anaconda软件 conda --version 返回Anaconda软件版本 conda list 查看安装了哪些包 conda u

https://blog.csdn.net/lyy14011305/article/details/59500819 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

一.导出包文件 1.进入虚拟环境 2.进入项目目录下创建放置包文件的文件夹(whls) mkdir whls 3.进入whls文件夹,执行导出命令 (导入包时有网络) cd whls pip freeze --all > requirements.txt * 注意 --all 参数,加上此参数会将setuptools.urllib3包进行打包:如果不加,这两个不会打包. 新的环境中已经存在setuptools时,推荐不使用 --all参数,不然重复安装可能会报错. (导入包时无网络 / 有网络)

我觉得我,嗯...可能脑袋里面有水 首先说一个,就是我电脑安装了conda2和conda3,原来怎么查看conda版本都是2,所以就没有创建虚拟环境 系统变量里面的path要改,总共有3个: D:\Anaconda3;D:\Anaconda3\Scripts;D:\Anaconda3\Library\bin; 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

查询环境 conda env list 或者 conda info --envs 创建环境 conda create -n your_env_name python=3.7 删除环境 conda remove -n your_env_name --all 启用  或者 关闭 某个环境 conda activate xxxx //开启xxxx环境 conda deactivate //关闭环境 批量装环境 pip3 install -r ./docs/requirements.txt pip批量导

在jupyterlab中切换虚拟环境使用jupyter-conda包,参考链接:https://pypi.org/project/jupyter-conda/ Install Requirements conda >= 4.5 notebook >= 4.3 JupyterLab 1.0 (for the jupyterlab extension only) To install in the classical notebook: conda install -c conda-forge j

一.背景 需要学习mxnet,建一个conda虚拟软件环境. 二.步骤 1.下载anaconda安装文件:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 2.安装: bash  Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 3.验证c

在Anaconda Prompt中输入conda install geatpy,提示找不到这个库: 输入pip install geatpy,安装成功:但是安装在默认conda环境下(以下为pycharm的截图): 解决方法:激活自己之前新建的虚拟环境Universal_interpreter,通过pip安装geatpy 成功安装:

一.jupyter notbook (1)需要安装: conda install ipykernel (2)首先激活对应的conda环境 source activate 环境名称 (3)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)" (4)然后打开notebook jupyter notebook (5)浏览器更改kernel 二.py

neo4j算法需要用到python-igraph包,但试过很多方法,都失败了 pip install python-igraph 安装失败, 提示C core of igraph 没有安装. 在conda官网中提示可以用以下方法安装: conda install -c conda-forge/label/cf201901 python-igraph

到了这里,其实还没有结束,导出图片时,仍会发出两个请求 此时找到offline-exporting.js文件修改其中的libURL 修改为请求自己的网站

第一步:初始化coda 命令:sudo gedit ~/.bashrc 第二部:复制其中这样一段代码 # >>> conda initialize >>> # !! Contents within this block are managed by 'conda init' !! __conda_setup="$('/root/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)" if

/** * 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

swagger2离线导出Word/PDF/HTML文档 1.前言 通过前面的两篇博客 我们已经介绍了如何使用spring boot整合swagger2 生成在线的API文档. 但是某些情况下,我们需要上交文档类型的接口文档以完成国内开发项目中的文档空缺.然而我们需要提交的文档一般都是Word文档或者PDF文档之类的.HTML这类都很少见.但是这些统统都要离线的 2.通过swagger2markup来实现swagger2 Word/PDF/HTML的导出 2.1在项目中添加swagger2mark

在基于 python 进行数据分析.机器学习等领域的实践和学习时,由于代码的更迭和更新,运行他人实现的代码或尝试安装新的工具库时往往需要指定特定版本的其他工具库,以满足特定环境的构建条件.而将同一工具库的不同版本或者具有相似功能的不同工具库堆积在同一个环境下显然会为环境的管理和使用增添负担.故而,根据不同的任务要求,为不同的需求和应用创建相互分离的环境,使得不同任务的环境不会相互干扰和影响,是一种自然而然的选择.上述为特定的任务和需求而配置构建的环境一般被称为虚拟环境.目前,比较常见的虚拟环境管

作者:HELO 出处:http://www.cnblogs.com/HELO-K 欢迎转载, 转载时请保留此声明, 谢谢! 在这里整理一份全一点的 Conda 常用命令, 方便大家日常使用时参考, 一些命令也加入了一些针对初学者的更详细介绍, 大佬请忽略. 本文会不断更新, 记得使用页面搜索来找需要的命令哦, 对了, 网页端在某一行连续三击似乎可以选中当前行, 方便复制. 如果发现了错误, 欢迎指出, 我会尽快修改. # conda 添加国内源 # 添加国内源/通道, 默认源在国外, 国内访问较

目录 区分conda, anaconda, miniconda conda版本 虚拟环境 分享环境 查看某个环境的位置 列出软件包 安装软件包 删除软件包 查找软件包 conda配置 conda实践:安装python2的pip无法安装的包 区分conda, anaconda, miniconda anaconda相当于conda+python+pip+一堆python科学计算常用包(numpy, scipy, matplotlib等) miniconda相当于conda+python+pip,轻

1.为什么创建虚拟环境? 和其他大多数现代编程语言一样,Python对包和模块的下载.存储以及管理有其自己的一套方法,Python的包一般都存在几个特定的地方,大部分系统包会存在sys.prefix指定的路径下:大部分第三方包,比如easy_install或pip会将包存放在site-packages所指定的路径下. Python应用程序通常会使用不在标准库内的软件包和模块,应用程序有时需要特定版本的库,由于Python导入模块不能区分模块版本,这意味着一个Python安装可能无法满足每个应用程