作者:桂. 时间:2017-04-17  22:02:37 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6725298.html  前言 最近在看<统计学习方法>,打算配合<机器学习实战>一起,可后者的代码是基于python2.6的: All the code examples were working on Python 2.6, there shouldn't be any problems with the 2.7. 之前装了python3.

前言 在win10系统中安装Anaconda,并创建虚拟环境,但是不明白为什么切换环境之后并未激活要使用的虚拟环境. conda常用命令 activate // 切换到base环境 activate learn // 切换到learn环境 conda create -n learn python= // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本) conda env list // 列出conda管理的所有环境 conda list // 列出当前环境的所有包 cond

按照Conda网站上的提示安装完Conda之后,想要用conda create创建环境,一直报错: ERROR conda.core.link:_execute_actions(337): An error occurred while installing package 'defaults::dbus-1.10.10-0'. PermissionError(13, 'Permission denied') Attempting to roll back. PermissionError(13

镜像下载.域名解析.时间同步请点击 阿里巴巴开源镜像站 环境: conda/4.11.0 CPython/3.8.8 Windows/10 镜像源选用阿里云镜像站anaconda镜像:https://mirrors.aliyun.com/anaconda/ 参考:https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/configuration/use-condarc.html#show-channel-urls-show-channel-url

https://stackoverflow.com/questions/41746137/conda-environment-is-discoverable-but-not-activateable-when-activate-is-a-bash You can list all discoverable environments with `conda info --envs source /home/你的用户名/anaconda3/bin/activate molr-py3

Spyder(Scientific PYthon Development EnviRonment)是一个强大的交互式 Python 语言开发环境,提供高级的代码编辑.交互测试.调试等特性,支持包括 Windows.Linux 和 OS X 系统. 本文在只安装过python2.7的Win7环境下进行安装Spyder,其他环境也不会很难.:) ps,WinPython里就内置Spyder编译器. --------- 1.安装spyder 打开https://pypi.python.org/pypi

高级语言分类 编译型语言(C/C++等) 解释型语言(BASIC.Python等) Python 诞生于1989年,创始人为吉多 范罗苏姆(Guido van Rossum) Python 语言特点 +解释型语言 +设计哲学是"优雅"."明确"."简单" 易学.易用 可读性高 +开发哲学是"用一种方法,最好是只用一种方法来做一件事" +现代编程语言 面向对象 支持泛型设计 支持函数式编程 +丰富的数据结构和第三方函数库 功能强

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

在装anaconda时,很多时候,我们自己之前安装了python环境,里面装了很多的包,不想换,所以想直接使用原来的python环境,所以可以使用以下命令: conda create --prefix= --prefix指定安装python环境的路径位置,如果该位置有以前装过的python环境,这时候等该命令执行安装完后,直接使用即可,该命令不会删除以前的安装包,可以直接使用以前的包,输入conda info -e 这个命令也可以看出该python环境已经添加至conda的环境中了.但是 记住,

本文示例yaml文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本.依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建.管理与拓展. 图1 2 虚拟环境的搭建与使用 2.1 使用con

前两个月参加了学校的国创项目,和一个外院的同学组队.课题是基于深度学习的新闻图片中网络暴力元素的检查. 6月末最后一门试考完,正式开始暑假,便有了大把时间搞这个国创项目(反正没有其他事干).两个组凑钱买了服务器.实验室的师兄老早告诉我们,配环境是第一步,我们可能要搞很久.下面总结一下配环境中获得的经验. 首先是要有独立的环境,因为github上的代码有些是python2.7有些是3.6,需要的包的版本也不同.于是乎我参考网上的教程pip安装了一个conda.有了conda之后就可以进行独立的环境

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

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

记录说明 这篇文章本来是用来记录Linux非root环境下安装PMCMRplus包折腾过程,但后来试过了各种方法安装不上这个R包后,我换上了Miniconda来安装.经前人提醒,一开始安装Miniconda我是没加入环境变量的.但一直激活不了虚拟环境,所以后来我又加入了环境变量试着安装,结果这一弄还真的污染了我原有的环境,很多R包都加载和下载不了了.于是我卸了conda,重新安装R.但环境变了后,不管我是安装新的函数库,还是用之前的编译好的依赖库,怎么都安装不上了,我甚至安装新版GCC重新编译也

Anaconda用命令conda创建环境: 安装Anaconda后,用Conda –version查看conda的版本号: Conda create -n name python = x.xx Conda create -n web python=3.5 #e.g.此处创建一个新环境名字为web, python版本号为3.5, 同时用anaconda中的conda命令创建的这个python 3.5版本的web环境,在创建的同时会给你安装所有它需要依赖的包.  其他参考:

最近群里聊天时经常会提到DL的东西,也有群友在学习mxnet,但听说坑比较多.为了赶上潮流顺便避坑,我果断选择了TensorFlow,然而谁知一上来就掉坑里了…… 我根据网上的安装教程,默认安装了最新版本的CUDA和cuDNN,但之后遇到了各种无法导入的问题,后来我发现主要的问题就是版本问题!!!CUDA版本和TensorFlow版本不匹配是最重要的坑. 目前NV家最新的组件是CUDA 9.1+cuDNN 7.05,而我们安装所用的清华大学的镜像里TensorFlow是1.3.0这两个是没法匹配

1- 简介 官网:https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,适用于数据分析的Python工具,也可以用在大数据和人工智能领域. 支持 Linux, Mac, Windows系统; 包含了Python和相关的配套工具,包括许多非常有用的第三方库; 利用Conda来管理包和运行环境,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题; Conda 用来管理包(packages).依赖与环境(environment)的

安装TensorFlow 1.5.0 CPU版本 :仅支持CPU的TensorFlow. 如果您的系统没有NVIDIA GPU,则必须安装此版本. 1.首先下载和安装Anaconda TensorFlow Windows版目前官方支持Python 3.5或3.6 2 打开Anaconda Prompt通过调用以下命令创建一个名为tensorflow_cpu的conda环境: 在Anaconda Prompt中 输入  注意 这里的tensorflow_cpu 可以自定义命名,通常写tensorf

windows上用的tensorflow是依赖于python3.5,因此在linux下也配的3.5 一. 在Anaconda官网上下载Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh文件,其默认的python版本是3.6 bash Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh 二. conda create -n tensorflow python=3.5 source activate tensorflow conda install -c https://co

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新