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

问题:在使用Anaconda Prompt时activate tensorflow时出现Could not find conda environment: tensorflow. 解答: 因为大家在使用Anaconda Prompt(Anaconda命令框)时,会使用这样的命令: conda create -n tensorflow python=3,其意义是创建一个python3版本的环境,名为tensorflow. 其实你的Anaconda Navigator里面就出现了tensorflow

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其主要优点如下: Anaconda默认安装了常见的科学计算包,用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包: Anaconda可以创建互相隔离的虚拟环境,可以在不同环境下制定不同版本的Python,安装不同依赖包,再也不用纠结多个Python版本究竟安装哪个: 一.本次安装所需的基本软件 1. Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64 2. pycharm-community-2019.3.4 3. python3

1)使用conda install -n 环境名 包名 userdeMBP:pytorch user$ conda install -n deeplearning2 tensorflow 2)进入环境,在环境中使用pip install命令: userdeMacBook-Pro:classifier cifar user$ conda activate deeplearning (deeplearning) userdeMacBook-Pro:classifier cifar user$ pip

Anaconda创建环境: //下面是创建python=3.6版本的环境,取名叫py36 conda create -n py36 python=3.6  删除环境(不要乱删啊啊啊) conda remove -n py36 --all 激活环境 //下面这个py36是个环境名 source activate py36 退出环境 source deactivate 作者:SleepingBug 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/H_O_W_E/article/de

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

在Anaconda中conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是环境管理与包管理.所以对虚拟环境进行创建.删除等操作需要使用conda命令. conda install 和 pip install 区别 通常我们可以使用conda和pip两种方式来下载和卸载安装包,这里说一下这两种方式使用的区别.conda是一种通用包管理系统,可以构建和管理任何语言的任何类型的软件,因此,它也使用于Python包.pip是Python官当认可的包管理器,最常用于安装在Python包索引(PyP

华为云服务器,4核心8G内存,没有显卡,性能算凑合,赶上双11才不到1000,性价比还可以,打算配置一套训练densenet的环境. 首先自带的python版本是2.7,由于明年开始就不再维护了,所以安装了个conda. wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh 发现实在太慢,找了个清华的源,快了很多. wget  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anac

安装conda后取消命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境   方法一: 每次在命令行通过conda deactivate退出base环境回到系统自动的环境 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过conda config --set a

Pytorch版本介绍 torch:1.6 CUDA:10.2 cuDNN:8.1.0 安装 NVIDIA 显卡驱动程序 一般 电脑出厂/装完系统 会自动安装显卡驱动 如果有 可直接进行下一步 下载链接 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 选择和自己显卡相匹配的显卡驱动 下载安装 确认项目所需torch版本 # pip install -r requirements.txt # base -----------------------

server.jsvar connect=require('connect');serveStatic=require('serve-static');var app=connect();app.use(serveStatic("../angularjs"));app.listen(5000);运行server.js没反应,localhost:5000/test.html显示cant get test/html angular.js高级程序设计书本开头配置环境出错,谁能给解答一下 &g

一.windows设置 0.启用windows子系统 控制面板--程序--启用或关闭windows功能--勾选适用于linux的Windows子系统 确定后会重启电脑 1.下载Ubuntu 在Microsoft store下载Ubuntu(ubuntu18默认python3是python3.6) 2.然后配置一下root密码, sudo passwd 换源中科大,root用户操作 # 编辑/etc/apt/sources.list文件 # 在前面添加 deb http://mirrors.ust

众所周知,KMS激活方式是当前广大网民“试用”windows,office的最广泛的激活方式.几乎可以用于微软的全线产品. 但是在本机使用KMS类的激活工具总是有些不放心,一方面每隔180天都要重新激活,另外是这些工具来源不一,经常被杀软查杀,这些激活工具到底有没有安全问题?只能全靠信仰了. 因此,当前最能体现技术宅们不折腾不死心的做法就是在非本机环境下搭建kms激活模拟器,对局域网内机器进行远程激活. KMS激活服务器搭建 目前常用的KMS激活服务器程序为py-kms与vlmcsd,分别为py

Mac系统安装完Anaconda 3.7后在terminal输入conda --version,返回command not found 原因可能是没有配置环境变量 在terminal输入vi ~/.bash_profile,检查环境变量已配置 在terminal输入export PATH=~/opt/anaconda3/bin:$PATH,当前有效,重启terminal后失效 在terminal输入source ~/.bash_profile,当前有效,重启terminal后失效 发现zsh加载

莫名其妙地环境坏了 VSCode 终端里执行 flutter run 卡在 installing.. 模拟器上闪了一下,打不开, 应该是安装出错爆掉了 flutter doctor 检查一下: X Android license status unknown Try re-installing or updating your Android SDK Manager 打开 Android Studio 的 SDK 工具, 把SDK删掉,重新安装试试. The following componen

承接上篇,本文会从语言特性.开发环境和必备工具来带领大家进入Python的世界. 语言特性 首先一起看下C#和Python在语言特性层面的对比,他们作为截然不同的两类面向对象高级语言,在语言层面上有何异同. 注:本系列均采用.NET Core为C#代码的运行环境,Python则为Python 3 上表对部分语言特性简单做了对比,C#作为一门编译型静态语言,和Python这样的解释性动态语言,虽然差异较大,但同为面向向对象的高级语言,Python的很多概念仍然是无关编程语言的. Python的特性

conda info -e # conda environments: # dlcv /Users/enzhao/suanec/libs/anaconda2/envs/dlcv py36 /Users/enzhao/suanec/libs/anaconda2/envs/py36 root * /Users/enzhao/suanec/libs/anaconda2

manjaro目前中国资料偏少,踩了很多坑. 安装gpu版本就这么几个步骤 1 安装英伟达的驱动cuda  2 安装 cudnn   3 安装支持gpu的pytorch 或者其他的运算框架 manjaro中文资料很少,,,一步一步先装cuda 再装cudnn  好麻烦,各种错误 实际上就这一句就解决了: 1 装 cuda 和 cudnn sudo pacman -S python-pytorch-cuda 就这一句就自动吧 cuda cudnn 都装好了, 这句话执行中间会失败很多次,,多几次重

初学mapreduce,想在eclipse上配置mapreduce的环境,网上之类的教程,很多但是按照教程配之后,并不能正常运行. 碰到下面的错误: 15/10/17 20:10:39 INFO jvm.JvmMetrics: Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId=15/10/17 20:10:39 WARN mapred.JobClient: No job jar file set. User class

1.at process._tickCallback (internal/process/next_tick.js:188:7)  npm ERR! message: 'request to https://registry.npm.taobao.org/vue-cli failed, reason: connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:1080', 1)报错信息大概如下: E:\WebStormFile\labSystem>npm i -g vue-cli npm E