最近在使用Anaconda的过程中,发现在Win10的PowerShell在使用conda activate 环境名激活环境时无效,而CMD则可以.这里前提必须将Anaconda 写入环境变量.否则在PowerShell 输入conda 的任何命令都会无法识别. 首先在终端输入conda --version查看自己的anaconda版本. Conda版本低于4.6 解决方法如下: 用Win + X 组合键调出PowerShell 管理员模式: 输入命令conda install -n root

1.以管理员身份打开PowerShell 2. 执行conda install -n root -c pscondaenvs pscondaenvs 3. 执行 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned 4. activate jj1env 就可以激活我的环境了.注意这里jj1env是我自己之前在anaconda里面创建的环境名. 参考链接: https://blog.csdn.net/kdongyi/article/details/81905494

一.conda环境里安装pydot, 输入以下命令即可: conda install -c anaconda pydot 二.如果运行tensorflow,提示缺什么包,都可以在这里下载. ------------------------------------------ 参考:https://anaconda.org/anaconda/pydot

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: 首先安装ipykernel:conda install ipykernel 在虚拟环境下创建kernel文件:conda install -n 环境名称 ipykernel 激活conda环境: source activate 环境名称 将环境写入notebook的kernel中 python -m ipyke

查看已安装的环境: conda info -e 或 conda env list 创建新环境gymlab: conda create -n gymlab python=3.5 激活环境gymlab: conda activate gymlab 查看当前环境的python版本: (gymlab) root@a40c0e2ff492:~/Desktop/gym# python --version Python 3.5.6 :: Anaconda, Inc. 退出当前环境: conda deactiv

1.pycham安装 一般不选择最新版本,我用的是2018.3,选择 Professional专业版 1.1 官网地址: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac 如果你不下载最新版本,请看下图点击other version 1.2 选择专业版2018.3 1.3 pycham密钥登陆 这个如果是mac用户可以去网上搜一下pycham密钥 windows,Ubuntu的用户永久使用pycham方法: 修改你们的pycharm.

需要安装: conda install ipykernel 使用:首先激活对应的conda环境 source activate 环境名称 将环境写入notebook的kernel中 python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)" 然后打开notebook jupyter notebook 浏览器打开对应地址,新建python,就会有对应的环境提示了

序言 对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言,配置环境一直是一个令人头疼的问题.相信有许多人经历过安装第三方包失败,安装好了却在使用中报错,安装CUDA.tensorflow.pytorch版本不匹配等等令人头大的问题,我也曾被这些问题所困扰.经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程,直到现在我才逐渐能够独立.流畅地配制出一个令人满意的环境.在这个过程中,我也帮助了许多遇到这些问题的朋友,收获了一些经验教训,因此我希望将这一完整的过程写成博客,帮助在这方面遇到困难的人. 在这个系列的博

/** * 注意:1.在当前的Linux系统中,先生成yaml和requirement.txt文件.通过ssh命令连接到另一台Linux实例.需要先在新的Linux实例上安装 conda.然后再将 yaml和 pip文件 导入到新的Linux实例.2.需要修改yaml文件中的路径,否则会报错. * 一 yaml 是啥? * * yaml文件其实也是一种配置文件类型, * 相比较ini,conf配置文件来说,更加的简洁,操作也更加简单, * 同时可以存放不同类型的数据,不会改变原有数据类型,所有的

之前在windows上使用pip3的方式安装过pytorch,虽然偶尔也会HTTP Error,安装失败,但是基本还是可以安装成功的.上 这一次在ubuntu上装了anaconda,想着之后的库都用conda安装,而不使用ubuntu自带的python2.7和python3.5,因此使用如下命令安装 然后基本都是HTTP Error,然后我还试了访问anaconda.org,网页基本刷不出来,另外还试着在anaconda navigator处下载, 甚至还用上了wget,结果速度只有几B/s.上

配置环境是一个很烦的事,有时候用到服务器需要一遍又一遍的配..太麻烦了,这时候就要用到conda,直接复制已有的环境.事半功倍. 第一种方法:地址复制 首先找到要复制的环境的路径:conda info --env 然后利用克隆命令复制到你要配的账户:conda create -n name --clone path 第二种方法:生成yml文件 首先导出配置文件:conda env export -- name 根据配置文件导入环境:conda env create -f name.yml

问题 pycharm中部署了conda base环境,项目中 import sklearn 报错,缺少DLL模块 . 但是在Anaconda Prompt中 import sklearn 则成功. 发现 1 在Anaconda Prompt中(base)下用pip install安装库 ,pycharm中有相应库的增加: 而在(base)下用 conda install 安装库,pycharm无相应库增加: 2 (base)下 conda uninstall scikit-learn 后可以再

一.安装Anaconda 下载地址:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe 软件版本:Anaconda3 201903 二.配置Anaconda # 创建python 3.5.6子环境 conda create -n conda_pyqt5 python=3.5.6 # 激活子环境 conda activate conda_pyqt5 # 安装pyqt5模块,也可以用conda install,

介绍 因为使用conda下载数据有时候因为网络问题下载非常慢,因此我把conda的环境备份好,到时可以直接使用conda的conda create -n 新环境名字 –clone 环境的路径 , 直接把路径下原有的环境克隆到新环境中. 说明 要求Anaconda3 要求python版本3.6 里面主要包括tensorflow2.1.0, tensorflow-gpu 2.1.0, tensorflow-estimator 2.1.0, matplotlib 3.3.1 链接:https://pa

生成: conda list -e > requirements.txt 使用: conda install --yes --file requirements.txt # This file may be used to create an environment using:# $ conda create --name <env> --file <this file># platform: linux-64atomicwrites=1.2.1=py36_0attrs=1

conda install nb_conda_kernels

折腾了半天,为了能够方便学习TensorFlow,搞了远程的jupyter,方便在本地使用它,今天填了不少坑. 装完后截图: 下面是一些步骤: 检查 Python 环境 CentOS 7.2 中默认集成了 Python 2.7,可以通过下面命令检查 Python 版本: python --version 安装 pip pip 是一个 Python 包管理工具,我们使用 yum 命令来安装该工具: yum -y install python-pip 使用下面命令升级 pip 到最新版本: pip

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

转至:http://www.cnblogs.com/ceachy/archive/2013/02/05/PowerShell_Interacting_Environment.html 在开始关于脚本.对象和远程处理等复杂的功能之前,一直想再写一篇关于交互式运行环境的文章.因为我觉得这很重要,但是有什么是不重要呢?:)所以,说到底可能是个人喜好吧,我就是特别喜欢这种立等可取的交互方式. 如何高效地使用PowerShell的交互式运行环境呢?所谓“高效”,既跟使用这个工具的熟练程度有关,也跟使用这个

NODE中经常会用到process.env.NODE_ENV来判断当前环境,因为使用的系统是windows,在sublime text下安装terminal插件后,默认启动的时Powershell, 所以再用cmd命令设置环境变量显示无效.所以专门整理了Powershell下如何设置环境变量. #Powershell设置环境变量 #查看所有环境变量 ls env: #搜索环境变量 ls env:NODE* #查看单个环境变量 $env:NODE_ENV #添加/更新环境变量 $env:NODE_