首先需要将anaconda的路径配置进环境变量中,我是用户变量和系统变量都配置了。我的anaconda安装在D:\Anaconda,于是环境变量加入:D:\Anaconda D:\Anaconda\Scripts D:\Anaconda\Library\bin这三个。
Pycharm terminal激活虚拟环境,首先需要保证系统完成了conda的安装,并在Powershell中完成虚拟环境的创建(操作创建的虚拟环境名称为deep_pool,这个虚拟环境在接下来的操作中会被提及到)。如果不会创建虚拟环境,可以参考下面这个流程:
Anaconda下载及安装 简介 Anaconda官网:https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了180+的科学包及其依赖项,可以方便获取开发所需要的包,并且对包进行管理,其中的科学包有:conda,numpy等 下载 网速好:官方下载:https://repo.anaconda.com/archive/ 网速慢:清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 选择相应版
本文主要详细介绍了torch_pgu版本的安装,其中包括cuda和cudnn的环境配置图解流程,以及如何使用conda命令进行虚拟环境的创建、删除、使用等操作,列举conda的常用命令集,包括如何实现Windows之间的conda环境的迁移;除以之外,介绍了pycharm断点调试的详细流程和不同的调试方法。
工作需求原因,拿到一台新电脑,首先需要安装 python 。一般地,我用 conda 管理自己的 python 环境。
windows 上安装了conda 之后,不像linux 和 Mac,这个逼要手动激活,每次我打开terminal , 都要执行一次,操 。
最近有粉丝询问关于Python虚拟环境的一些操作,刚好平时也会涉及到这方面的使用,那么今天咱们就来简单介绍一下吧。
Pycharm:目前一款主流的 Python 集成开发环境,它带有一整套帮助我们在Python开发时提高效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
此时,可以看到括号里的名称已经从python_test1变成了base,就代表退出了虚拟环境
当然你可能要问:不是已经有conda和pip了吗,为什么还要再搞个poetry出来? 如果你进poetry的官网查看介绍,你会发现poetry像是一个加强版的pip和venv。 poetry不是conda这样的大而全的虚拟环境管理,不能像conda那样安装不同版的Python(甚至其它语言的程序)。 poetry专注于解决项目的依赖问题,确保他人能轻松复现你的Python项目(而不掉进依赖地狱)。
subprocess模块是Python标准库中用于创建和管理子进程的模块。它提供了一种执行外部命令、与其交互、获取输出等操作的方式。以下是subprocess模块的一些常用功能和用法:
python 虚拟环境的重要性已经无需多言了, 目前所有支持 python 虚拟环境的工具中最好用的应该就是 conda 了, 最重要的一点是可以一键创建不同版本的 python 环境以适应不同的需求.
因为最近要做一个目标检测的比赛,需要用到labelme这款开源标注工具,所以安装了下
其中,myenv是你创建的虚拟环境名称。如果虚拟环境已激活,你会看到虚拟环境名称出现在命令提示符的开头。
Python虚拟环境是一种用于隔离Python项目的独立环境。用于隔离不同项目的依赖关系。它允许你在同一台计算机上管理多个项目,每个项目都有自己独立的Python运行环境和依赖项。通过创建虚拟环境,你可以在同一台计算机上同时管理多个项目的不同依赖库和版本,避免它们之间的冲突。
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和环境管理。包管理与pip的使用方法类似,环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。
Miniconda是Anaconda的压缩版,Miniconda只包含conda的核心内容,Anaconda中包含了Spyder集成开发环境等扩充内容。Miniconda的功能足矣。
要搞清楚什么是虚拟环境,首先要清楚Python的环境指的是什么。当我们在执行python test.py时,思考如下问题:
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的,但 Windows 也是一个非常重要的系统,也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型,首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践,给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。
本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程,其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是,即便只是配置深度学习环境,任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了,但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。
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。当你尝试pip install xxx时出现各种意外和依赖问题,那么conda就是一方良药。可以让你轻松的安装各种库并处理各种依赖问题。
这里说一下为什么不是Anaconda,因为它太占内存了,足足有5G左右,我的云服务器才40G硬盘,实在是玩不起呐。
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。
conda包管理器可以创建,导出,列出,移除以及更新python环境,而且python环境可以使用不同版本的python,并且安装不同的安装包。在每一个环境之间进行切换称为激活环境。你也可以和别人共享环境文件。
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。
在认识 Anaconda 之前,先认识一下conda,Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。它可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。那么既然都是用来安装包的,Conda和pip有啥区别呢?主要区别如下:
安装Miniconda并配置好环境变量:去Miniconda官网找到对应版本(我选的是Windows installers中的Python 3.8 Miniconda3 Windows 64-bit),安装推荐教程;
首先,我的服务器分配的IP是10.0.3.153,端口是9380至9389,服务器的域名为ras.sysu.edu.cn
目前比较常见的打包exe方法都是通过Pyinstaller来实现的,本文也将使用这种常规方法。如果对这块已经很熟悉的小伙伴,可以直接下滑到本文下半部分。
Python分为3.X和2.X两个大版本。Python的3.0版本,常被称为Python 3000,或简称Py3k。相对于Python的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.X在设计的时候没有考虑向下相容,许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.X上正常执行。大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.X版本。
描述:在《#AIGC学习之路》专栏中,我们介绍了机器学习相关环境的搭建部署,本章将作为机器学习筑基期的最后一篇,主要介绍在工作站中进行 Anaconda 工具包环境安装实践,给初学者安装使用 Anaconda 做一个指引。
查看Visual Studio Code Tips and Tricks,快速熟悉VSCode。
前些时间笔者写了两篇关于Python实战开放的博客,得到了不错的读者反馈,收获了800+的赞同有收藏,博客列表如下:
博主研究生生涯准备用大一的旧电脑在撑两年,于是乎在虚拟机centos环境中安装python环境和pycharm工作时特别卡。于是想尝试在windows下安装anaconda和PyCharm,这样软件运行或许能流畅些。本文基于2019年发行的anaconda3版本和PyCharm对安装过程中的问题进行记录。
上次这篇文章中,评论区有好几条留言都是关心如何将python脚本打包成10多M的?
Azure 攻击原语,以便更好地了解系统的工作原理、可以滥用哪些特权和权限、可能存在哪些限制以及在真实环境中存在哪些攻击路径。我一直对允许以下攻击的攻击保持警惕:
对于 Python 栈的小伙伴来说,miniconda 是一款非常棒的工具,它可以帮助我们快速的开启虚拟环境,并在独立的环境中使用特有的第三方库,从而达到不同环境之间的隔离效果。
pytorch是基于torch和Python语言的机器学习库。anaconda是环境与包的管理工具,pytorch的下载需要借助anaconda来完成。另外,安装的anaconda自带Python,因此没安装过Python的小伙伴也不必要再安装Python了。 最后anaconda为我们提供了运行环境,为了编写程序的方便,我们还需要一款编辑器,这里推荐使用pycharm。从安装anaconda到在pycharm中写代码,可分为三步进行:
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败,报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误,最终成功的安装方式如下:
Python2和Python3之间存在较大的差异,并且由于各种原因导致Python2和Python3长期共存。我们在使用的时候,可能会遇到不同的Python版本问题或者是Python工作环境的切换问题。这里介绍pyenv、virtualenv、conda、venv,pyenv用于管理不同的Python版本,virtualenv、conda以及venv管理不同的工作环境。
可以发现我们之前在jupyter添加的环境只是添加了一个空壳,并没有改变内核,使用的还是主环境的python。因此我们一定要在我们创建的环境中执行添加命令。
首先不用着急挑选CUDA的版本。我们先看下pytorch以及cuDNN的版本支持情况。
AI是今年一个大热的话题,各种AI的应用也越来越多,关注的人也越来越多,让AI来助力各行各业。AI实现视频换脸的方案也越来越多,所以博主挑了其中一个方向来学习,介绍。博主选择的是 faceswap,一个开源的视频换脸模型。
本期教程介绍一个Linux终端复用神器Tmux。首先,让ChatGPT来介绍一下什么叫“Linux终端复用”?为什么需要用这个软件?使用场景有哪些?
为了安装Anaconda科学计算环境,控制好python版本,今天上午总算折腾好了。
包、库、模块是Python中常用的概念。一般来说,模块指一个包含若干函数定义、类定义或常量的Python源程序文件,库或包指包含若干模块并且其中一个文件名为__init__.py的文件夹。对于包含完整功能代码的单个模块,叫作库也可以,例如标准库re和re模块这两种说法都可以。但一般不把库叫作模块,例如tkinter库包含若干模块文件,此时一般说标准库tkinter而不说tkinter模块。
在 Linux 系统中安装 conda 环境可以为您提供便捷的 Python 环境管理和包管理功能。本教程将详细介绍在 Linux 系统中安装 conda 的步骤。
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