把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,打开 管理员身份打开cmd 输入conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes 之后在cmd下输入命令安装,建立TensorFlow的anaconda虚拟环境 conda create -n tensorflow python=3.5 anaconda #co

小编我在安装tensorflow和keras的过程中,安装进程太慢,小木棍一直在转圈...抓狂... 如何解决??? 使用清华提供的anaconda镜像,使用以后真的很快! Anaconda 镜像使用帮助 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. Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/a

bundle install 老是中断,可以在gemfile里面把source换成taobao源,可以自动安装

安装完anaconda后,想在mac下安装pytorch,但是在用官网提供的安装方法一直安装不上pytorch和torchvision,估计是被墙了 conda install pytorch torchvision -c pytorch 所以我用到清华的镜像站找到了pytorch和torchvision相应的版本并下载下来 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/osx-64/ 我下载了mac版本的pytorch-

原文地址“ https://blog.csdn.net/qq_33039859/article/details/80785535 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 有时网速太慢,conda install xxx 下载会中断连接 导致压缩包下载不全,本地的安装包没法完全安装 此时删除原来下载的缓冲文件,再复制或本地安

pgmpy包的安装,以及conda的安装 pgmpy的官方网站是这样说明安装过程的: 链接:Installation 共有三个步骤,第一步是安装依赖包 首先它讲述了在linux下使用pip安装的方法: $ [sudo] apt-get install build-essential python3-dev python3-pip $ [sudo] pip3 install -r requirements.txt 或在Red Hat系统中: $ [sudo] yum -y install gcc

解决ubuntu的pip和apt-get太慢的问题 ubuntu国外龟速的源实在难受,还是自己动手更改一下各种pip 源和apt-get 的源吧,换了之后速度令人舒适! 更换pip源成清华源 临时使用: 可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple例如 pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 这样就从清华这边的镜像去安装open

1:安装 conda install jupyter notebook 2:启动 jupyter notebook

通过搜索tensorflow然后运行,例如:$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu==1.3.0 报错: CondaIOError: Missing write permissions in: /usr/local/anaconda3## You don't appear to have the necessary permissions to install pack

sudo apt-get install: apt-get可以用来安装软件.更新源,也可以用来更新自Ubuntu的典型依赖包. (sudo apt-get remove --purge 软件名称 sudo apt-get autoremove --purge 软件名称 可以用来卸载相对应的安装) pip install: pip: Pip installs Packages, 是python的官方认可的包管理器,最常用于安装在Python包索引(PyPI)上发布的包. pip用来PyPI的pyt

转载:https://www.cnblogs.com/gandoufu/p/9748841.html https://blog.csdn.net/tuzixini/article/details/81560980 1.查看 conda 版本号 conda -V conda --version 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

conda ≈ pip(python包管理) + virtualenv(虚拟环境) + 非python依赖包管理 级别不一样conda和yum比较类似,可以安装很多库,不限于Python.conda是创建一个局部的环境,并安装相应包:pip是安装包到原有的环境中. pip install会检查一些依赖包并给你安装,而conda的这种检查更多,甚至会把你已有的卸了替换成他认为合适的...反正conda我只是拿来管理,安装一直是pip install...conda install真心不太喜欢乱检测

yum install 安装时报yum doesn't have enough cached data to continue. 安装epel,yum -y install epel-release后,yum安装时出现如下异常: [root@ec-cache ~]# yum install gcc 已加载插件:fastestmirror base | 3.6 kB 00:00:00 One of the configured repositories failed (未知), and yum d

title: npm install安装时忘记--save解决方法 date: 2017-05-07 20:17:54 tags: npm categories: --- 网上还有一个解决方案就是: npm install `ls node_modules` --save 或 npm install --save $(ls node_modules) 假如忘记保存的包太多,上面的方法都太麻烦了,直接npm init 重新生成package.json搞定.

利用cocoapods管理开源项目,支持 pod install安装整个流程记录(github公有库),完成预期的任务,大致有下面几步: 1.代码提交到github平台 2.创建.podspec 3.编辑.podspec 4.添加tag 5.验证 6.注册CocoaPods 7.发布 详细流程如下: 1.代码提交到github平台 将自己的代码上传到github上面(不是唯一的,上传到任何平台上都可以,前提是项目是开源的).至于怎么利用github管理我们的项目,可以参考:http://www.

pip install 安装出现问题:UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position XX的解决办法 转自csdn 我在cmd中运行: pip install wheel时出现如下的问题 :  解决办法如下: **在Python目录 Python27\Lib\site-packages 建一个文件sitecustomize.py 里面的内容是:** import sys sys.setdefaultenc

在下载包时出现下面的错误: userdeMBP:pytorch user$ conda install -n deeplearning matplotlib Solving environment: failed CondaHTTPError: HTTP CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/main/osx-64/repodata.json.bz2> Elapsed: - An HTTP error occurre

/usr/local/lib/ruby/site_ruby/2.1.0/rubygems/core_ext/kernel_require.rb:54:in `require': cannot load such file -- sequel (LoadError) from /usr/local/lib/ruby/site_ruby/2.1.0/rubygems/core_ext/kernel_require.rb:54:in `require' from dna_in.rb:2:in `<ma

1.到Node.js的官网下载node node.js的下载地址,下载完成后,我在d盘新建一个文件夹“node”, 安装到node目录下(安装之后环境变量自动配置了,自己无需再配),比如我的安装路径是:D:\node     ps:安装路径是自己自定义的. 2.安装淘宝镜像服务器 安装完node后,打开cmd,输入命令进入node文件夹目录,安装淘宝镜像服务器(代理服务器下载依赖包速度比较快), 输入命令 npm install -g cnpm --registry=https://regist

问题描述: npm install 安装项目依赖的时候,有时会出现: ERR! Unexpected end of JSON input while parsing near 错误 原因: npm 的包的缓存问题导致 解决: npm cache clean --force //清除缓存 原因:package-lock.json文件版本号问题 解决:删除package-lock.json文件

adb的安装过程分为传输与安装两步. 在出错后,adb会报告错误信息,但是信息可能只是一个代号,需要自己定位分析出错的原因. 下面是从网上找到的几种常见的错误及解决方法: 1.INSTALL_FAILED_INVALID_APK:无效的安装包,安装包已损坏 请检查安装包是否完整.如果是xpk包,可以通过手动安装xpk来检测一下.如果是apk包,请重新下载. 2.INSTALL_FAILED_OLDER_SDK:系统版本过低         当前程序不支持您的手机. 3.INSTALL_FAILE