miniconda2版本比较低时会出现这种报错,通过更新miniconda2就可以解决这个问题,用到的命令行: /path/to/miniconda2/conda update conda 参考链接:https://stackoverflow.com/questions/33488081/why-is-anaconda-source-activate-non-existent/33704140

今天连接到服务器后,安装anaconda.虽然在安装过程中选择将anaconda加入到系统变量中去.而且在 ~/.bashrc 中确实有 export PATH="/home/xnh/anaconda2/bin:$PATH" 这句话.搜索结果都是说,因为用了dash,改成bash就可以了. https://github.com/conda/conda/issues/6639解决了 执行这就代码 . ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh conda act

系统: RHEL6.5 版本说明: Python-3.5.0 Django-1.10.4 virtualenv:为每个项目建立不同的/独立的Python环境,你将为每个项目安装所有需要的软件包到它们各自独立的环境中. python virtualenv运行django环境配置 安装python3.5 安装依赖包 yum install openssl-devel gcc zlib -y 下载python3.5安装包 wget http://www.python.org/ftp/python/3.

文章在简书里面编辑的,复制过来貌似不太好看,还是到简书的页面看吧: http://www.jianshu.com/p/c89b97d052b7 1.安装环境简介: 硬件: cpu:i7 6700k gpu:gtx 1070 内存:32g 系统:Ubuntu 14.04 安装在一块移动硬盘上~为啥不装双系统呢?不爽~!移动硬盘上装Ubuntu的一个坑是装之前需要确认你的盘是否是4k对齐.你不确认也行,反正它死活都不让你装~. 系统语言选的是English,不推荐中文,在shell里面输入中文路径是

python virtualenv环境运行django 安装前准备 检查pip版本与python版本是否一致 [root@localhost bin]# whereis pip pip: /usr/bin/pip /usr/bin/pip2.7 如果版本不一致,修改pip引用的版本 [root@localhost bin]# mv /usr/bin/pip /usr/bin/pip2.7.2 [root@localhost bin]# ln -s /usr/local/python3.5.2/b

1. 下载Anaconda(首选官网,但很慢) Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh Anaconda 安装包还可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载. 2. 配置一些源,否则太慢. ===  已经成功,运行 conda install numpy 测试一下吧. 不过,建议搭建虚拟环境,也很方便. 创建虚拟环境 conda create -n '环境名xxx' python='版本号'

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

参考官网:https://www.tensorflow.org/  Ubuntu15.10 + Eclipse Mars.2(4.5.2)官网最新 + Anaconda3-4.0.0 + Pydev4.5.0 + TensorFlow0.8.0 + sklearn 上个月google发布了tensorflow的分布式版本TensorFlow0.8,随后DeepMind宣布转向使用Tensorflow.虽然现在Tensorflow与其它深度学习库的测试报告相比并没有明显的优势(可能与环境有关),但

    TensorFlow 入门 本文转自:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神经网络去学习,用 TensorFlow 去训练模型,基本的模型和算法包括 word2vec,softmax,RNN,LSTM,GRU,CNN,大型数据的 seq2seq,还有未来比较火热的研究

Anaconda多环境多版本python配置指导 字数3696 阅读644 评论0 喜欢0 最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由 于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多数练习源码都是基于2.x的,而有些有些module在python3.x上没有,因此为装这些 包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,它是python科学计算的一个分发版,据说常用的包都打包在里边了.并由 此得知还有不少该类型的软件.安装完成之后也遇到了

virtualenv 是一个创建隔离的Python环境的工具. virtualenv要解决的根本问题是库的版本和依赖,以及权限问题.假设你有一个程序,需要LibFoo的版本1,而另一个程序需要版本2,如何同时使用两个应用程序呢?如果将所有的库都安装在 /usr/lib/python2.7/site-packages(或者你的系统的标准包安装路径),非常容易出现将不该升级的库升级的问题. 另外,在一台共享的机器上,如果没有全局的 site-packages 目录的权限(例如一个共享的主机),如何安

1.下载Anaconda,官方网站.我下载的时Python 2.7 64bit版本: 2.安装执行命令     bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh 设置好目录后等待安装完毕,并将将该安装目录添加到环境变量中 在.bashrc中添加 export PATH=/home/byte/anaconda2/bin:$PATH : 3.执行   conda create -n tensorflow python=2.7 命令,安装tensorflow依赖包: 4.执行 

最近在看一篇全栈增长工程师实战,然后学习里面的项目,结果发现作者用的技术太过老旧,好多东西都已经被抛弃了,所以结合着官方文档和自己的一些理解将错误的信息替换一下,边写边学习 准备工作和工具 作者说需要一些python基础,但是中国程序员是最好的程序员,没有基础照样看,大不了遇到不懂的现学就是喽 需要在计算机上安装一些工具 Python环境及包管理工具pip 一款浏览器,推荐Chrome,当然,用自己喜欢的浏览器也可以 版本控制,推荐用Git,但是很多培训机构出来的只会SVN,所以这个没有什么重要

官网:http://tensorflow.org/安装步骤:1.sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv 3    conda install tensorflow 4.source activate tensorflow 5.(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow

Setup Tensorflow with GPU on OSX 10.11 环境描述 电脑:MacBook Pro 15.6 CPU: 2.7GHz 显卡: GT 650m 系统:OSX 10.11 Python版本:2.7 Using Anaconda and pip to install tensorflow 安装Tensorflow依赖项 安装brew /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Hom

上一篇日志(http://www.cnblogs.com/huidong/p/5426556.html)写了如何在Windows下安装Docker,并且在VM上安装TensorFlow. 在Window下每次启动TensorFlow略麻烦,就是每次都要保证启动VM.比如我的VM的名字叫vdocker,那么启动它并且regenerate证书需要用. $docker-machine start vdocker $docker-machine regenerate-certs vdocker 检查VM

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

Practical Aspects of Learning 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 课程目标:学习简单的数据展示,训练一个Logistics Classifier,熟悉以后要使用的数据 Install Ipython NoteBook 可以参考这个教程 可以直接安装anaconda,里面包含了各种库,也包含了ipython:

一. 安装 sudo apt-get install python-virtualenv 二. 创建环境 sudo virtualenv Myenv 创建完全隔离的Python环境,实质是创建了一个文件夹,我们的操作都是在这个目录里面进行的. 我们创建的虚拟环境文件夹的位置在:/home/OKing/Myenv 默认情况下,virtualenv会引用系统Python中 site-­packages 中的库,我们可以设置 ­­--no­-site-­packages 参数取消对系统Python库的

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

系统环境:Ubuntu14.04 64位.Windows7 64位 双系统 CUDA 版本: 7.5 总结一下,我的安装建议是: 一定要下一份CUDA官方的安装文档,按照它的步骤一步步慢慢来,不可偷懒.CUDA 7.5 官方安装文档下载 在安装之前一定要详细检查自己的系统环境.软件是否符合CUDA的安装要求.不要存有侥幸心理,跳过检查步骤. 每进行一项操作,都检查一下该项操作是否成功.如果没成功,适时重启电脑或者重启终端, 1.安装Ubuntu系统14.04 安装完毕后不要更新系统. 这条到底是