conda是个安装软件的神器,但镜像不稳定,下载安装软件的速度有时很慢.对于几十Mb甚至上百Mb的软件往往下不动,下了半天可能失败. 找了一个叫mamba的加速神器,可以用来并行下载和安装,大大加快速度,减少失败几率. 首先,mamba本身需要先通过conda来安装: conda install -c conda-forge mamba 依赖python,所以这里慢也没办法,只有等. mamba安装成功后,后续所有软件安装都可将conda替换为mamba了,如mamba install -y b

1 简介 Conda作为使用最为广泛的数据科学环境管理工具,可以协助我们很方便的完成创建管理环境.下载安装第三方库.软件包等操作,但其在下载资源的过程中下载速度时常令人捉急,即使使用连接速度更快的国内镜像,也摆脱不了其单线程挨个下载资源导致的低效问题. 而Mamba(黑曼巴)专为加速Conda而生,其改写了Conda下载资源的固有方式,以多线程的方式对网络资源进行并行下载,从而大幅提升Conda效率: 图1 本文就将带大家学习如何使用Mamba来帮助我们更高效地使用Conda功能. 2 Mamb

数据科学交流群,群号:189158789,欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入! 1.切换国内源 1.1.在家目录生成.condarc conda config --set show_channel_urls yes 1.2.修改.condarc文件 show_channel_urls: true channels: - defaults channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda default_channels:

首先用Anaconda是因为方便(管理方便,包安装真心不方便).下面是我的安装过程: 首先使用如下命令安装opencv conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv 不过装完之后用不了,这时候找到如下文件夹 Anaconda\pkgs\opencv-2.4.9.1-np19py27_0\Lib\site-packages 把所有的文件复制到: Anaconda\Lib\site-packages 这就OK了 来自为知笔记(Wiz)

前面讲了有关conda改变镜像提高安装速度,这里来解决很多实用C写的酷,在Windows下不好安装的解决方案 1. 寻找wheel预编译文件 没有的话 2.使用conda命令安装 没有该包的话 3.实用cond的-c选项制定频道 在anaconda.org搜索到这个包,可以使用浏览器在线搜索或者使用anaconda命令行搜索,比如我要安装一个louvain的是个实现的包. 然后执行安装:

为了更好安装包需要制定conda安装包所使用的镜像为中国的镜像,目前为止只有一家提供了镜像 执行conda命令: conda config 会创建conda的配置文件,使用search everything 查找  .condarc  并打开,在里面添加 channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults show_channel_urls: true 参考: CSDN的一篇博客

ubuntu上: -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com # pip install web.py -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 一般不会出现问题. 由于anaconda我认为在ubuntu上没有必要装,所以我就没有换源方法了 windows系统上: pip国内源 在这个路径创建pip.ini文件 [global

Problem: Ever since I have installed Conda, ROS does not seem to work. And predictably it is because Conda has changed my Python environment. I run ROS Indigo on Ubuntu 14.04. Can someone guide on how can I use both on my machine? I am willing to mak

conda创建虚拟环境 1.查看包 conda list查看安装了哪些包 conda env list查看有哪些虚拟环境 conda -V查看conda的版本 2.创建虚拟环境,命名为myflaskapp,n就是指name:并安装flask包. Note that the conda create command requires that you give it the name of a package to install in the new environment. conda命令创建

下载安装 清华的镜像 [https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/] 官方说明 [http://conda.pydata.org/docs/using/envs.html] Windows 直接下载安装包,下载完,直接下一步默认安装就好. Linux or Mac 直接下载脚本,然后直接sh xxxx.sh安装就ok了 基本命令 #查看版本 conda info -envs 或 conda env list # 安装完整版python2版

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

conda 使用清华大学开源软件镜像 Anaconda的安装步骤不在本文的讨论中,我们主要是学习一下如何配置conda的镜像,以及一些问题的解决过程 配置镜像 在conda安装好之后,默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,我们使用国内的镜像能够加快访问的速度.这里我选择了清华的的镜像.镜像的地址如下:点我进入tuna 在命令行中运行 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/f

每次运行conda相关代码之前先做一遍source ~/.bashrc.即可

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

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

一.介绍 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.其使用conda系统进行包管理. 区别于 virtualenv(Python 环境管理工具) 的地方是 Conda 不仅可以管理环境,还可管理 Python 的版本,创建独立环境只是 conda 的一个功能,它还是可以安装库. 那么安装库方面和 pip 的区别呢? Conda 在安装一些依赖 C.C++的 Python 库

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

清华提供的anaconda镜像,使用以后真的很快!尤其在学校龟速的网络环境里提速非常明显. https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ TUNA 还提供了 Anaconda 仓库的镜像,运行以下命令: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_ur

ubuntu 16.04 安装 tensorflow-gpu 包括 CUDA ,CUDNN,CONDA 显卡驱动装好了,如图: 英文原文链接: https://github.com/williamFalcon/tensorflow-gpu-install-ubuntu-16.04 英文内容: Tensorflow GPU install on ubuntu 16.04 update apt-get sudo apt-get update Install apt-get deps sudo apt

之前为了学习安装了python2.7是通过anaconda2安装的 现在想换用Python3  所以寻找版本并存 可以来回切换的方法 打开命令提示符,记住是命令提示符 不是win10自带的windows powershell 等会会说他俩的区别 输入以下指令(我选择的是python3.6版本): conda create --name py36 python=3.6 安装完以后 屏幕会提示你activate py36字样 在anaconda/envs/目录下会出现一个以py36为名字的文件夹 这