1、File Setting Project:xxx Project Interpreter 选择或添加环境
2:运行下载好的Anaconda,执行命令:bash XXXXXXXXX(就是Anaconda文件的名字)
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
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。
一、安装Anaconda 1.下载 下载地址为:https://www.anaconda.com/download/#linux 2.安装anaconda,执行命令: bash ~/Downloads
目前网上能搜到的stable-diffusion-webui的安装教程都是Window和Mac M1芯片的,而对于因特尔芯片的文章少之又少,这就导致我们还在用老Intel 芯片的Mac本,看着别人生成美女图片只能眼馋。所以小卷这周末折腾了一天,总算是让老Mac本发挥作用了。先来说说准备工作:
目前网上能搜到的stable-diffusion-webui的安装教程都是Window和Mac M1芯片的,而对于Mac Intel芯片的文章少之又少,这就导致我们还在用老Intel 芯片的Mac电脑,看着别人生成美女图片只能眼馋。所以小卷这周末折腾了一天,总算是让老Mac本发挥作用能跑起来了。先来说说准备工作:
Conda作为使用最为广泛的数据科学环境管理工具,可以协助我们很方便的完成创建管理环境、下载安装第三方库、软件包等操作,但其在下载资源的过程中下载速度时常令人捉急,即使使用连接速度更快的国内镜像,也摆脱不了其单线程挨个下载资源导致的低效问题。
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。
在linux系统里下载软件,wget conda链接,下载后conda,在下载软件。
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。
方案1. 可以直接从官网https://www.anaconda.com/distribution/,默认下载最新版本,19年3月27日为python3.7.1版本 方案2. 清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,速度快很多,找到对应版本即可
参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
有时候,为了使用比较干净的开发环境,或者为了测试一些版本的扩展库,我们可能需要创建虚拟开发环境,在不同的虚拟开发环境中,只安装需要的扩展库,这样可以最大程度上减少不同扩展库之间的兼容性带来的冲突或其他问题。 Anaconda3目前已经成为Python社区人见人爱的一套软件,提供的Jupyter Notebook和Spyder更是让人无法拒绝的Python开发环境,尤其是数据分析和科学计算与可视化领域的科研人员和工程师,更是必备的IDE之一。 为了能够正常使用Anaconda3创建虚拟开发环境,首先最好保证在
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。
现在有了更方便的技术,叫做Docker。简而言之,Docker技术是将应用封装成一个包,封装的时候把应用需要的环境也包进来了。这个打好的包被称为镜像(image),基于镜像可以开启一个容器(container),容器与操作系统底层直接交互并且可以执行。有个这个技术,我们就可以拿过来容器直接用,免去了编译、链接库等等的劳顿。重要的是能快速出结果。
本文介绍在Anaconda软件上安装TensorFlow,并且测试和验证。 Anaconda软件的安装,请阅读文章《Anaconda软件安装和简易使用教程》 第一步:创建r-tensorflow环境 打开Anaconda Prompt,执行命令 conda create --name r-tensorflow python=3.6 该命令用来创建r-tensorflow虚拟环境,并在里面安装Python的3.6版本。 这个环境就是一个文件夹,可以在路径: C:\Users\Administrator\Ana
Conda的设计思路是在全局创建一个虚拟环境,这个虚拟环境被几个环境相似的项目所共用。用户可以在任意位置执行conda activate py27来激活环境。
Conda是Python中用于管理包和虚拟环境的一大利器。 使用Conda可以非常便利的使用数据科学相关的包,Conda可以帮助我们创建虚拟环境,从而方便的应用于多个项目中。
本文介绍了在Ubuntu 14.04+CUDA8.0+Anaconda2+Python2.7环境下,使用cmake编译caffe和Pycaffe的详细教程。首先介绍了如何安装Anaconda2,然后说明了编译Caffe所需的依赖库,最后演示了如何在终端使用命令行编译Caffe和Pycaffe。
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。conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行管理,甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、各种packages等。
Anaconda是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的Python、众多的packages包和科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/93378987
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如果已有环境能够满足所需的环境依赖,则不用进行环境安装。直接激活已有的环境(E.g. source activate tensorflow_py3)或者打开某个环境的Jupyter Notebook即可,可以跳过后面的操作指引。
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python script.py python -c “print()” python -i 执行后进入交互式
昨天在听完生信技能树关于环境变量的课以后生信入门课-2021第7期,醍醐灌顶,又去鸟叔的书里翻了翻,趁我现在还记得,抓紧把笔记做下来,所以本期介绍环境变量。
安装Pytorch即进入Pytorch官网,选择Pytorch版本以及CUDA版本,按照給出的命令在PyCharm的Terminal输入命令安装,前提是PyCharm以及配置了对应的anaconda环境。
举一个典型的例子: 男士到超市买尿布会顺带买一些啤酒,通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒,从而增大销量,买尿布与买啤酒之间没有因果关系,但是存在着某种相关关系。
注意,本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛,特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子,使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库,为了完成其他任务,所需的第三方模块和库需要另行安装,这个过程往往较为繁琐。
在Anaconda中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。所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。
使用Python的一定对著名的科学计算集成环境Anaconda(miniconda)并不陌生,而无论是使用Anaconda还是miniconda都必然会用到其包管理器——conda。作为一款管理python安装包的包管理器,其功能要比python自带的pip强大不少。
在上次,如果不出意外,手把手教你进行Anaconda的安装,我们已经在windon10上成功的安装上了Anaconda。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性。
Conda是目前为止,最流行的Python软件包与管理环境。Conda分为 miniconda 与 anaconda 两种。前者从名字上就能猜出是精简版,后者预装了很多常用的功能,但比较臃肿。实际工程中,一般都使用 miniconda,按需安装软件包,本文的下面篇幅也以 miniconda 为例进行说明。
简介: Anaconda,中文大蟒蛇,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。
Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程,用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动,详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息,如下图,可见CUDA版本是10.1 📷 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系,地址:https://tensorflow.googl
Python脚本不能在没有安装Python的机器上运行,如果我们想把自己的脚本分享给没有python环境的小伙伴使用,这个时候就需要将脚本打包成exe文件,即使使用方电脑没有安装python解释器,这个exe也能在上面运行。
命令行是非常高效的工具,但一个很常见的现象是,很多命令行过一段时间就容易忘。举个栗子,如果我们常用 git 命令行管理代码、利用 conda 命令管理开发环境,如果过一段时间没用了,那么你还记得如何用 git 将本地代码同步到 GitHub,还记得如何用 conda 命令删除一个本地环境吗?
安装好之后,可以使用命令conda,可以使用一系列命令参数,conda --help 或 conda -h 、 conda --version 或 conda -V
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本,用于计算科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析),Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本,并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,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。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。
本篇文章将分享如何通过 Docker 来在本地快速运行 Hugging Face 上的有趣模型。用比原项目更少的代码,和更短的时间成本将模型跑起来。
序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda,对Anacon
在项目上,帮财务开发了一个小工具,但财务不会用python,需要帮忙打包成exe可执行文件。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。
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