深度学习的代码,好多都需要安装一些安装包,在服务器上安装需要权限就很麻烦.看到网上有说把这些安装包一个个下载下来上传到服务器再安装,心累,想想工程量就很大~~~ 这时候就可以在anaconda中新建虚拟环境,把这些需要的安装包都装到一个虚拟环境里面. 首先,找到conda的路径.服务器上的conda在/usr/local/anaconda3/bin,注意直接cd到这个目录输入conda会找不到,可以留个bin下来. conda -V 得到conda的版本 conda env list查看当前设置

参考: 1.https://blog.csdn.net/lyy14011305/article/details/59500819 我的安装过程: 1. 之前已经安装了anaconda,我的版本是anaconda3(64bit): 2.打开Anaconda Prompt, 在命令行键入conda env list,查看当前有几个虚拟环境:显然一共有4个环境,其中带*号的root环境是anaconda自带的根环境,有的地方也显示为base: 3.要安装一个新的虚拟环境,希望用的Python版本是py

pipenv可以为不同的路径创建python环境和依赖包,结合pyenv可以达到为不同项目使用不同python版本,不同依赖包的目的. pip install pipenv #安装pipenv 使用pyenv为当前目录指定python版本后,直接使用pipenv shell进入环境,第一次会拉取python版本 ubuntu@VM-0-9-ubuntu:/srv/www/test$ pipenv shell Launching subshell in virtual environment- .

Vendor目录介绍 随着Go 1.5 release版本的发布,vendor目录被添加到除了GOPATH和GOROOT之外的依赖目录查找的解决方案.在Go 1.6之前,你需要手动的设置环境变量GO15VENDOREXPERIMENT=1才可以使Go找到Vendor目录,然而在Go 1.6之后,这个功能已经不需要配置环境变量就可以实现了. Note,即使使用vendor,也必须在GOPATH中,在go的工具链中,你逃不掉GOPATH的 GOPATH可以设置多个工程目录,linux下用冒号分隔(必

Maven引入构建包的流程 执行mvn compile命令编译源代码,如果编译过程中需要用到其他的包, maven将会在pom.xml文件中查找是否引入该依赖包的坐标. 示例: <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.10</version> </depen

前面的文章使用的软件环境是开始时通过apt-get命令所安装的,本文将通过编译源码的方式重新配置一个可迁移的软件环境.(参考:<深度学习 21天实战Caffe> 第五天 Caffe依赖包解析) 1.依赖包汇总 ProtoBuffer 由Google开发的一种可以实现内存与非易失存储介质交换的协议接口 Boost C++准标准库 GFLAGS Google的一个开源的处理命令行参数的库 GLOG Google开发的用于记录应用程序日志的库 BLAS 基本线性代数子程序 HDF5 美国国家高级计算

1.新建site-packages目录,进入到site-packages目录下: 2.在site-packages目录下执行pip freeze >requirements.txt: 3.查看requirements.txt,可以看到当前机器的python所有依赖包已生成列表 ​ 4.在当前目录下执行pip download -rrequirements.txt,可以看到pip开始下载依赖包列表中的所有依赖包 ​ 5.等待下载完成后,可以看到当前目录下已经有了依赖包文件 ​ 6.将site-pa

一.虚拟环境 virtual environment 它是一个虚拟化,从电脑独立开辟出来的环境.通俗的来讲,虚拟环境就是借助虚拟机docker来把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,各个容器之间互相隔离,互不影响.譬如,本次学习需要用到Django,我们可以做一个Django的虚拟环境,里面只需要安装Django相关包就可以了,需要Scrapy库,就在开辟一个独立空间来学习Scrapy库相关就行了. 二 .为什么要用虚拟环境

首先安装anaconda(3) Anacond的介绍Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python). Conda是一个开源的包.环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换 A

Anaconda+用conda创建python虚拟环境 Anaconda与conda区别 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

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

网上提交 scala spark 任务的攻略非常多,官方文档其实也非常详细仔细的介绍了 spark-submit 的用法.但是对于 python 的提交提及得非常少,能查阅到的资料非常少导致是有非常多的坑需要踩. 官方文档对于任务提交有这么一段介绍,但是初次使用者依然会非常疑惑: Bundling Your Application’s Dependencies If your code depends on other projects, you will need to package the

1,何为虚拟环境 linux是支持多用户的系统,如果某一位用户不想使用公用环境,想指定特殊的python版本安装仅供个人使用的一些包,那么虚拟环境将满足他的要求 2,虚拟环境使用需要virtualenv软件支持,安装如下 sudo apt-get install python-virtualenv 3,开始使用 创建python虚拟环境的目录ENV:$ virtualenv ENV    #注意当前目录,会在ENV目录下创建一堆文件用于python运行 查看当前安装了哪些python包:$pip

0x00 概述 前几天我尝试去创建一个仅包含我们经常在 CentOS 7 下使用的软件的本地仓库.当然,我们可以使用 curl 或者 wget 下载任何软件包,然而这些命令并不能下载要求的依赖软件包.你必须去花一些时间而且手动的去寻找和下载被安装的软件所依赖的软件包.然而,我们并不是必须这样.在这个简短的教程中,我将会带领你以两种方式下载软件包及其所有依赖包.我已经在 CentOS 7 下进行了测试,不过这些相同的步骤或许在其他基于 RPM 管理系统的发行版上也可以工作,例如 RHEL,Fedo

Linux创建Python虚拟环境 安装 pip install virtualenv 基本使用 为一个工程创建一个虚拟环境: $ cd my_project $ virtualenv venv #venv为虚拟环境目录名,目录名自定义 virtualenv venv 将会在当前的目录中创建一个文件夹,包含了Python可执行文件,以及 pip 库的一份拷贝,这样就能安装其他包了.虚拟环境的名字(此例中是 venv )可以是任意的:若省略名字将会把文件均放在当前目录. 在任何你运行命令的目录中,

virtualenv介绍: virtualenv把是一个把python应用隔离在一个虚拟环境中的工具.网上的例子较多,这里重点讲述怎么使用virtualenv来激活一个虚拟环境,并且记录虚拟环境中所依赖包的版本以便与以后在新的环境中一次性按照原版本安装. 安装virtualenv: pip install virtualenv 创建虚拟环境: mkdir envs cd envs virtualenv venv 激活虚拟环境: source venv/bin/activate 安装依赖包: 如果

第一步新建一个site-packages文件夹,把python项目有需要的依赖包名称导出到site-packages下的requirements.txt中 $ pip3 freeze > requirements.txt 第二步下载python项目需要的所有的依赖包 pip3 download -r requirements.txt 第三步,把site-packages文件夹复制到离线的机器上. (1)如果python已经放入环境变量中了(即任何位置输入python都可以调用),直接进入site

Anaconda 创建 32位python虚拟环境 ​ 最近实习在做一个接口自动化数据上传的功能,因为数据是更新的,需要每次上传都查询数据库调用匹配,就不得不面对 python 连接 oracle .一直很排斥这玩意,我觉得python连接oracle是一个很蹩脚的东西.网上教程其实挺多的,首先安装cx_oracle,安装的时候要注意两个东西: oracle-client架构(有64,也有32) python 架构(一般是64位) ​ 然后python oracle-client 和cx_ora

搜狗输入法linux安装版,先安装各种依赖包,大概12个依赖,可能中途还需要其他依赖,可以效仿解决依赖问题.如图这12个文件要是手动点击下载,那也太笨点了,我们要用shell命令批量下载.命令如下:wget -c http://http.kali.org/pool/main/f/fcitx/fcitx-libs_4.2.8.5-2_amd64.debwget -c http://http.kali.org/pool/main/f/fcitx/fcitx-libs-qt_4.2.8.5-2_amd

大家在linux下源码安装时,有木有经常碰到缺少这个包那个包的,然后不知所措?看到最近有几个筒子安装thrift,安装python因缺少依赖包而进行不下去了.我用的是红帽,装系统的时候习惯把所有的有的没的都选择上,基本没有出现过缺少包的情况,大家可以试试.如果装系统的时候忘了选择所有的包,来,这里有你想要的.如果电脑可以联网,可以试试以下的yum命令,把命令copy过去贴到命令行执行下就OK了: yum -y install gcc gcc-c++ autoconf libjpeg libjpe