昨天重装了一下系统，然后今天重新安装Python环境的时候出现了Cannot unpack file的错误 image.png 看起来像是Windows权限的问题？...但是我给足了权限依然还是报错，上网查了下，虽然有答案但是都不够清楚。。...可能我比较蠢吧 image.png 最后问了一下身边的一个Python大佬完美解决了这个问题∩_∩解决方法在下面： pip install -i http://pypi.douban.com/simple
lang=cn，版本要求 下载安装 anaconda，管理虚拟环境：https://www.anaconda.com/products/individual，并换国内的源，加速后面下载包 打开 conda...命令行，conda create -n env_name python=3.7，or 自定义路径 conda create --prefix=D:\yourpath\tf2 python=3.7 激活创建的虚拟环境...install cudatoolkit=10.1，conda install cudnn=7.6，pip install tensorflow-gpu==2.3 测试安装正确 import tensorflow...常用命令 conda list：查看安装了哪些包 conda install package_name：安装包 conda env list 或 conda info -e：查看已安装虚拟环境 conda...update conda：更新conda conda remove --prefix=D:\yourpath\tf2x --all ：删除指定路径环境
写一遍文章，记录一下，防止自己不再掉坑 先说一下conda吧 Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。...//关闭环境 conda env list //显示所有的虚拟环境 如何设置conda的环境变量 一开始我各种网上找方法，结果都失败，于是我自己学了一下linux...键，之后输入：wq就是保存退出了 贴一下vim的基本命令（ :w 保存文件但不退出vi :w file 将修改另外保存到file中，不退出vi :w!...但是因为在它上面只能运行py语言，所以必须装c，c++内核，但是在linux环境下装其内核很难办，于是 有了一开始的conda，接下来需要notebook 的运行环境， yum install -y...-pip 用conda安装jupyter ： conda install jupyter notebook 生成配置文件（很重要）：jupyter notebook –generate-config
会回到base环境 conda 包相关命令 查看当前环境下conda管理的python包列表 conda list 安装python包 conda install package_name #...，可以生成 spec list # 生成 spec list 文件 conda list --explicit > spec-list.txt #重现环境： conda create --name...python-course --file spec-list.txt Environment.yml 使用 -export 选项生成一个 environment.yml 文件，以在不同的平台和操作系统之间复现项目环境...安装 conda pack # from conda conda install -c conda-forge conda-pack # from pip pip install conda-pack...(my_env) $ python # 进入一下该环境下的 python 随后退出 (my_env) $ conda-unpack # 十分重要，请不要忽略
在你的数据科学项目的开始阶段，使用pip或conda等依赖性管理工具可能就足够了。 然而，随着项目的扩大，依赖关系的数量也在增加。...这可能会使项目的环境难以重现，并且在仅仅依靠pip或conda进行依赖性管理时难以有效地维护它。...虽然可以在conda的虚拟环境中使用pip来解决软件包的限制，但conda不能跟踪用pip安装的依赖关系。...这有助于在不同的系统或不同的时间点上重新创建相同的环境，确保具有相同依赖关系的开发人员之间的协作。 Conda 为了在Conda环境中保存依赖关系，需要手动将它们写入一个文件中。...Conda Conda本质上并不支持不同环境下的独立依赖，但一个变通方法是创建两个环境文件：一个用于开发环境，一个用于生产环境。开发文件包含了生产和开发的依赖关系。
) gpu版本类似：pip install tensorflow-gpu==1.2.1 切换到machinelearn文件下 1activate machinelearn #切换到目标虚拟环境 2conda...or directory 是因为没有安装cython pip install cython之后即可 命令执行成功后会看到在cocoapi-master/PythonAPI/pycocotools文件夹里面生成了一个...编译 在models/research路径下cmd执行命令：protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=....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 conda install...生成的 XML 文件是遵循 PASCAL VOC 的格式的。
2.2 Windows 环境变量配置 其实，以上的环境变量配置，相当于在window环境下的环境变量加上环境变量。...如在window环境下安装anaconda，安装过程中会提示是否将环境变量加入到path中，如果选上该选项，便可省去很多麻烦，安装完后直接在终端使用conda命令； 图片 如果没有选上，是无法直接使用conda...文件依赖： pip install -r requirement.txt 生成requirement.txt文件： pip freeze > requirements.txt 4.2 安装Paddle&...docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html 图片 windows安装使用win下指令即可 conda安装 conda install...图片 报错：ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory 图片 解决办法
生成requirement.txt文件 pip freeze > requirements.txt 安装requirement.txt文件依赖 pip install -r requirements.txt...除了使用pip命令来生成及安装requirement.txt文件以外，也可以使用conda命令来安装。...conda install --yes --file requirements.txt 但是这里存在一个问题，如果requirements.txt中的包不可用，则会抛出“无包错误”。...| pip install 也可以这样子操作 导出到.yml文件 conda env export > freeze.yml 直接创建conda环境 conda env create -f...freeze.yml Reference： Install only available packages using “conda install --yes --file requirements.txt
Conda是Anaconda中一个强大的包和环境管理工具，可以在Windows系统中的的Anaconda Prompt命令行使用，也可以在macOS或者Linux系统的终端窗口的命令行使用。...install package_name 安装指定版本号的包： conda install peckage_name==x.x 5 配置Anaconda的镜像网址 使用如下命令在家目录生成名为 .condarc...如用迅雷（迅雷下载这些包的速度很快）等工具下载，下载完成之后放到Anaconda安装路径/pkgs下，最后再用从本地安装包的方法安装该包，但是记得即使你在本地将所有包都安装好了，最后依然要把原来安装包的命令在执行一下...10 导出配置文件和通过配置文件安装 pip批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件 pip freeze > requirements.txt pip批量安装requirements.txt...conda批量安装requirements.txt文件中包含的组件依赖 conda install --yes --file requirements.txt
conda list –export 和 conda create –file 使用 Conda 可以很简单地复制环境。...同时使用 conda install –file conda_list.txt 或者 conda create –file 来安装同样的包。...钉包（Pinning Packages） 默认情况下，Conda 会在环境中安装一个包的最新版本。...，然后在安装virtualenvwrapper virtualenv ENV #ENV 为环境的名字，可以任意设置，其实就是一个文件夹，在home下的用户名文件夹下可以找到...首先执行pip bundle MyEnv.pybundle -r requirements.txt，将生成一个MyEnv.pybundle文件，该文件夹包含所有包的安装文件（注意必须后缀名必须是.pybundle
-7B 模型部署一个智能对话 Demo 环境准备 在 InternStudio 平台中选择 A100(1/4) 的配置，如下图所示镜像选择 Cuda11.7-conda，如下图所示： 接下来打开刚刚租用服务器的进入开发机...进入开发机后，在页面的左上角可以切换 JupyterLab、终端和 VScode，并在终端输入 bash 命令，进入 conda 环境。...进入 conda 环境之后，使用以下命令从本地克隆一个已有的pytorch 2.0.1 的环境 /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh xcomposer-demo...我们以又见敦煌为提示词，体验图文创作的功能，如下图所示： 接下来，我们可以体验一下图片理解的能力，如下所示~ 通用环境配置 pip、conda 换源 更多详细内容可移步至 MirrorZ Help...在终端中，运行以下命令来生成 SSH 密钥对：（如下图所示） ssh-keygen -t rsa 步骤②： 您将被提示选择密钥文件的保存位置，默认情况下是在 ~/.ssh/ 目录中。
list，成功显示安装好的包 输入pip list，同理，成功显示安装好的包 ---- 浅析pip与conda的区别 conda有着环境管理器和模块包管理器的功能，而pip只是python的管理器...conda通常我们用的比较多的是它的环境管理。 浅析conda与pip之间的联系： conda和pip都具有模块包安装的功能。...两者可以都使用，两者之间互相补充，在pip安装搜索不到的包使用conda可能安装，因为两者搜索的包源不一样。...正确的打开方式可以是用conda建立虚拟环境，在虚拟环境中使用conda或pip安装模块包，最大化资源互补 conda常用命令 #查看虚拟环境 conda info -e #创建虚拟环境 conda...list的数量比pip list多，像红色箭头处，pip list里面就没有 conda可以支持其他语言，而pip只支持python ---- 看一下Anaconda Navigator里面，有一个默生成的环境
Pip提供了Conda大部分功能，并且大多数情况下两个可以同时使用。可以使用conda build命令构建自定义包，然后通过上传到Anaconda Cloud、PyPI或其他仓库来分享给其他人。...这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。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。...虚拟环境管理 在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。...所以推荐 conda 只用来创建虚拟环境，包的安装管理仍然使用 pip。 # 列出当前环境下所有安装的 conda 包。...--name new_env_name --clone old_env_name # 删除某个环境 $ conda remove --name env_name --all # 生成需要分享环境的
创建虚拟环境： conda create -n rtmdet-sam python=3.9 -y conda activate rtmdet-sam PS: 如果你在 conda 环境中无法使用 git.../LS_json --out_dir path/to/output/file --json_file_path 输入 Label studio 的输出 json --out_dir 输出路径 生成后脚本会在终端输出一个列表...# conda install pycocotools -c conda-forge pip install -U openmim mim install mmengine mim install "...完成转换后，即可在 mmdetection/data/my_set 下找到转换好的数据集以及生成好的 config。...到此半自动化标注就完成了, 通过 Label-Studio 的半自动化标注功能，可以让用户在标注过程中，通过点击一下鼠标，就可以完成目标的分割和检测，大大提高了标注效率。
一、环境迁移—情况1 我们在本地电脑已经配好了虚拟环境A，但是自己需要 备份环境A 或者 有人想省事直接使用我们配好的环境A，这种情况下，我们可以采用以下两种方式： 使用下面的conda命令 直接创建环境的快照或者备份...name python-course –file spec-list.txt 1 第二种方式就是利用 conda-pack 命令直接对环境进行 打包。...），此方法最好的地方就是 在没有网络的情况下仍可实现环境的复现，简直不要太优秀，下面说一下使用 conda-pack 的具体操作。...安装conda-pack包 conda install -c conda-forge conda-pack 1 或者 pip install conda-pack 1 使用 conda pack.../to/my_env 三、环境迁移—情况3 我们在本地电脑已经配好了虚拟环境A，然后我们需要在 不同平台和操作系统 之间 复现环境，我们可以使用以下命令生成 .yml文件。
最新可能是受conda update conda的影响，发现使用conda涉及Python的操作时一直出现问题， 报错： ModuleNotFoundError: No module named '_sysconfigdata_x86..._64_conda_linux_gnu' 例如： $ pip list Traceback (most recent call last): File "~/miniconda3/bin/pip"..._internal.cli.autocompletion import autocomplete File "~/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/pip...首先查一下哪些路径可能涉及到该模块： $ find ~ -name _sysconfigdata_x86_64* 如果系统中存在多个不同的Python版本，可能有多个结果，我们需要查找哪个有_sysconfigdata_x86...比如说我们这里是conda报错， 那肯定对应着相应的环境，如果是base环境，我们可以直接进入对应的Python库目录下： cd ~/miniconda3/lib/python3.9/ 然后进行下面的拷贝操作
你还可以看到当前环境下 pip 的版本是 18.1，但是还有 19.0.1 版本可用。它还显示了用于升级 pip 的命令，所以我们来试一下： ?...需求文件格式允许你在需求文件中指定其他参数。 为生产环境冻结需求文件 你已经创建了生产和开发环境的需求文件，并将它们添加到资源控制器中。...用 pip 到 PyPI 上搜索一下： ? search 命令选项生成了一个相当大的包集合。其中一些看起来像 django-oauth 这样指定了一个服务或技术。...万能的 Conda Conda 是一个包括 Python 在内的多种语言的包、依赖及环境管理器。实际上，它最早来源于 Anaconda，作为 Python 中研究数据科学的包出现。...在 Windows 系统上为机器学习设置 Python 很好的介绍了 Conda，它探讨了包和环境管理。唯一与 Windows 相关的特定信息是安装，因此如果你使用的是其他系统平台，它仍然是可信的。
然后就被各类报错虐了一下午。。 首先，来看一下全环境的官方mlflow/Dockerfile： FROM continuumio/miniconda WORKDIR /app ADD ....-P alpha=0.42可以运行这个项目， MLflow会根据conda.yaml的配置在指定的conda环境中训练模型。...(PS,执行这个命名，需cd 在 MLproject的文件之中 ) 当然，这里conda.yaml有个问题就是如果不指定channels会新建一个环境，新建的环境有可能啥依赖也没有，会报错： 譬如..."", line 1, in File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/mlflow/projects/__init...__.py", line 310, in run _wait_for(submitted_run_obj) File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages
conda-forge pyside2 conda install pyqt pip install labelme # if you'd like to use the latest version....run below: # pip install git+https://github.com/wkentaro/labelme.git # python3.6版本安装 conda create -...pyqt pip install pyqt5 # pyqt5 can be installed via pip on python3 pip install labelme 2....生成VOC格式的标签数据 在下载的 labelme 的 zip 包里，路径 labelme/examples/semantic_segmentation 下，data_annotated 是原图和对应的...1）文件组织形式如下： *_annotated 存放原图和已经生成的对应 JSON 文件 将 labelme 工程文件下的 labelme2voc.py 复制过来 自己写一个 *.txt 文件，内容是分割的标签
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