naconda修改国内镜像源 国外网络有时太慢,可以通过配置把下载源改为国内的通过 conda config 命令生成配置文件,这里使用清华的镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 首先,打开Anaconda Prompt窗口,执行命令:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/然后,执行命

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

每次电脑重启后,都要切入虚拟环境,命令总是忘记.如果使用IDE,可以指定interpeter方便的切换. 首先conda info --env  查看当前有几个环境 激活/禁用环境 source activate 环境名称 source deactivate 环境名称  如果是windows,不需要前面的source 删除环境 conda remove -n 环境名称 --all   注:删除某个环境前,先要将其source deactivate

在使用vscode切换python的虚拟环境时报错 解决方法如下: Windows+x打开面板,选择以管理员身份运行PowerShell,输入: set-executionpolicy remotesigned,接下来输入“y”表示执行. 再次打开vscode,重新切换虚拟环境就可以了

python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名称 --display-name "虚拟环境名称" 然后再打开jupyter notebook中kernel中可以change kernel了,搞定! 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: 创建环境: conda create -n 环境名称 也

虚拟环境 conda create -n python36 python=3.6 使用以下命令激活: activate python36 Notebook 安装插件 conda install nb_conda 之后打开notebook jupyter notebook 新建中就会出现虚拟环境 Lab 在ipython中安装这个虚拟环境 python -m ipykernel install --name python36 之后打开lab jupyter lab 就可以发现多了一个kernel

在pycharm上创建虚拟环境,网上的资料非常多. 如果pycharm上有多个项目,如何切换每个项目的虚拟环境? cmd 命令进入虚拟环境所在的文件夹(Pycharm在每创建一个新项目时就会创建一个虚拟环境文件夹) 命令行执行 activate(第一步的文件夹是虚拟环境所在的文件夹,scripts是虚拟环境文件夹下的,activate是激活组件) 之后即进入虚拟环境 退出该环境变量: 命令行执行 deactivate.bat Linux下创建虚拟环境 pip install virtualenv

一.在jupyter中安装虚拟环境内核 1.创建Python3虚拟环境 参考本文其他博客 2.进入虚拟环境 3.安装jupyter pip install jupyter 4.添加当前环境到jupyter kernel python -m ipykernel install --user --name=py3 二.jupyter中选择kernel 1.列出jupyter kernel jupyter kernelspec list 2.删除kernel jupyter kernelspec un

conda常用的命令 在Anaconda Powershell Prompt 输入: 1.conda -V检验是否安装及当前conda的版本. 2.conda list查看安装了哪些包 3.conda env list或conda info -e查看当前存在哪些虚拟环境 4.conda update conda检查更新当前conda 5.conda create -n env_name python=3.xPython创建虚拟环境 6.source activate your_env_nam(L

原文地址:Anaconda 配置 Python 环境 0x00 环境 Anaconda: 2019.03 Python: 3.6.8 0x01 Linux 安装 Anaconda 交互安装 Anaconda 下载地址: Anaconda-2019.03-Linux 本文中安装位置为 /usr/local/anaconda3 下载安装脚本,赋予执行权限并安装 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2

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

现在python3已经成为主流的python环境,大部分的package都兼容python3,仍然有一小部分,或者说是某一领域的package需要使用python2.本人现在主要在利用python做机器学习和深度学习,因此对python2还是有一定的需求. 对于一般的package而言,python3都已经很好的兼容,学习机器学习,基本上直接安装Anaconda3即可.而深度学习大多数的框架对windows支持的不是很好,而且部分框架还对python的版本有一定的要求,name最理想的情况是,机

conda建立虚拟环境 常用指令 conda env list # 查看环境 conda create -n env_name python=3.6.8 # 安装对应python的虚拟环境 conda activate env_name # 激活虚拟环境 / linux下用source activate conda deactivate # 退出虚拟环境 conda remove -n env_name # 删除虚拟环境 注意 如果在创建虚拟环境时没有指定python版本,那么虚拟环境创建时并没

网上大部分教程都是:创建tensorflow虚拟环境(conda create -n tensorflow python=3.6),然后在虚拟环境中pip install tensorflow,但是每次启动时都要激活虚拟环境(activate tensorflow)! 其实可以不用创建虚拟环境直接安装tensorflow: 1.去清华镜像下载tensorflow的.whl文件,如:tensorflow-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl(这里是以tensorflow包为

之前在自己博客上写了一个如何通过自建配置文件,让jupyter notebook可以调用conda虚拟环境的python解释器. 今天介绍一种更加简单的方式,无需手动配置文件,利用ipykernel可以自动生成对应的配置文件,然后直接启动jupyter notebook即可,而且只需要在第一次使用的时候进行生成,之后可以直接使用. 例如,现在想创建一个虚拟环境名为py3,希望在jupyter notebook中可以直接选择py3这个kernel.命令如下 conda create -n py3

    在虚拟环境tf中安装完tensorflow后,在虚拟环境tf打开的jupyter里发现只有一个kernel-python3,新建一个文件, import tensorflow as tf ,发现报错,没有tf这个模块.    一开始还以为是tf的问题安装失败,后来才意识到是jupyter的问题.因为在虚拟环境tf中,虽然有jupyter(或者自己再安装pip install jupyter,他会提示说已存在),但这个jupyter还是原python环境中的jupyter.在虚拟环境tf中

Anaconda用conda创建python虚拟环境 一.简介 conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换. conda的设计理念——conda将几乎所有的工具.第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的python.众多packages.科学计算工具等等. 二.使用 1

一.conda常用命令 1.创建一个虚拟环境env_name,后面跟的是创建这个环境时,同时安装的软件包 conda create -n env_name python=3.6 2.通过克隆创建一个环境 conda create -n env_name --clone env_name1 3.在虚拟软件中,安装软件包 conda install --name env_name  pkg_name 或者先进入到虚拟环境中,再安装 source activate env_name conda ins

conda创建python虚拟环境 前言 conda常用的命令: conda list 查看安装了哪些包. conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 conda update conda 检查更新当前conda 一.虚拟环境的作用 问题:如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了. 解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟

添加清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/an