大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录 一、在anconda prompt中创建新的conda环境。...二、查看虚拟环境是否成功建立 三、进入虚拟环境 四、安装第三方依赖包 五、查看当前环境已安装的包是否于requirements.txt相同 一、在anconda prompt中创建新的conda环境。...conda create -n E8519 python=3.6 选择“y” 二、查看虚拟环境是否成功建立 conda env list 三、进入虚拟环境 activate E8519 四、安装第三方依赖包...切换工作目录到requirements.txt所在目录，在用pip安装requirements.txt中的包。...cd E:\python #例如 pip install -r requirements.txt 五、查看当前环境已安装的包是否于requirements.txt相同 pip list 发布者：全栈程序员栈长
基于Conda完成创建多版本python环境 通过cmd打开conda环境 d:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\activate 创建python3.7的环境 conda...create -n py3.7 python=3.7 产生错误 Collecting package metadata (repodata.json): failed UnavailableInvalidChannel...= ssl_verify: True channels: - http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ show_channel_urls: True 移除指定的案例镜像...config --show channels channels: - defaults 重新创建python3.7环境 conda create -n py3.7 python=3.7.0 激活...python3.7的环境 conda activate py3.7 查看存在的python版本 conda env list
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。...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。...env list conda info -e 检查更新当前conda conda update conda 3.使用conda配置Python环境 Python创建虚拟环境 conda create...-n your_env_name python=x.x anaconda命令创建python版本为x.x，名字为your_env_name的虚拟环境。...PATH环境中的默认python版本) deactivate env_name 或者 activate root 切回root环境 Linux下：source deactivate 删除虚拟环境
conda创建新环境 如果只是用的话，用【创建】和【激活】的命令足够了～ 第一步：创建 conda create --name yourEnv python=2.7 –name：也可以缩写为...【-n】，【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv 目录 python=2.7：是python的版本号。...也可以指定为【python=3.6】，若未指定，默认为是装anaconda时python的版本. ...若想要在创建环境同时安装python的一些包： conda create -n yourEnv python=3.6 numpy pandas 第二步：激活 windows ==> activate... conda info --envs：输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境 conda一些命令 conda list: 看这个环境下安装的包和版本 conda install numpy
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。 创建环境 如果只有默认的python环境（即安装anaconda或miniconda时创建的环境），那么就无法执行环境切换操作。...，而且只支持python2.7版本，不支持python3.x版本。...列出所有环境 想要了解目前安装了哪些python环境的时候，可以执行： conda info --envs 或 conda env list # 当前环境会有 * 标识 克隆环境 通过以下命令可以创建一个环境的克隆版本...构建相同的conda环境 使用显示说明文件可以在相同的机器或不同机器上的相同操作系统下创建相同的环境。
在 Git 的操作中，我们可能需要从特定的版本中创建分支。 首先需要的第一步是活的当前项目的提交历史列表。 然后在特定的版本后，选择 标记，进入这个版本的提交历史。...在弹出的对话框中输入分支名称。 在你输入名称后，将会提示你创建分支。 这个的意思是从当前的提交版本中创建一个分支。 然后可以从上面的提交中创建一个分支。...在创建完成后，可以从分支列表中查看创建的分支列表。 https://www.ossez.com/t/github/13414
目前我发现想要用bsub命令指定在特定的conda虚拟环境中运行脚本有两种办法：1. 在运行目标命令前使用source命令加载虚拟环境。...例如下面要运行base环境中的spades.py命令：#BSUB -q 5220r#BSUB -n 1,48#BSUB -J spades_hq#BSUB -o spades_hq.out#BSUB -...e spades_hq.err# >>> 激活base环境 >>...使用conda run命令指定目标环境，但此方法仍在开发中，使用需谨慎。...要实现同上的效果，如下：#BSUB -q 722080tiib#BSUB -n 1,48#BSUB -J spades_clean#BSUB -o spades_clean.out#BSUB -e spades_clean.errconda
image.png Conda是一个非常好用的工具，既可以管理packages，也可以管理和下载软件，还可以建立多个虚拟环境来独立运行多个版本的软件。...做生信常常用的一些包只支持老版本的R，一些新开发的包又只支持最新的R，这里我们用conda建立多个版本的R环境。...-n new_env(环境名） 环境的查看： conda env list 如需要安装特定版本的软件: conda install 软件名=版本号 最新Python的安装： conda create...py37 #或者 source activate py37 退出环境： conda deactivate #或者 source deactivate py37 创建不同版本R环境： conda create...-n r36 r=3.6 安装特定版本R conda install -c r r=3.6 #或 conda install r=3.6 conda来安装R的packages https://docs.anaconda.com
创建Anaconda到python的步骤从https://www.jianshu.com/p/a37538f46551这里查看。...cat /usr/local/cuda/version.txt查看cuda版本 https://pytorch.org/从这里下载对应版本的pytorch ?...image.png 好了，发现它将tensorflow版本更新到了1.7 然后import torcch 不报错就成功了
[yes|no] #让你安装VS,不安，输入no 然后我们接下来创建虚拟环境 # 创建一个名为S2P的环境，指定Python版本是2.7 conda create --name S2P python=...2.7 #查看刚才创建的所有环境 conda list env # activate激活S2P source activate S2P # 激活后，会发现terminal输入的地方多了S2P的字样，...实际上，此时系统做的事情就是把默认环境从PATH中去除，再把当前2.7加入PATH python --version # 可以看到系统已经切换到了2.7的环境 # 如果想返回默认的python环境...，运行 source deactivate S2P # 删除刚才创建的环境S2P conda remove --name S2P --all 接下来在虚拟环境中安装tensorflow anaconda...search -t conda tensorflow #查看版本和资源 ?
对于不同项目有不同的需求，如果在同一个环境下运行这些项目，很可能会出现某些包的版本冲突等问题。...因此需要虚拟环境来隔离不同的项目，以避免环境无论。 这里演示linux系统下如何使用conda实现虚拟环境的创建操纵。...3）conda update conda 检测更新 conda update conda 会显示大量的需要更新吧，按需要更新 （3）创建虚拟环境 命令规则：conda create -n env-name...python=xx 利用conda创建虚拟环境需要制定新建的虚拟环境的名称以及python的版本 假设这里 新建的虚拟环境名称为 AI_study，python版本为3.6（可根据自己的需求设置） conda...activate AI_study # # To deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate 注释的内容告诉我们如何激活和关闭虚拟环境
这是我写Ng的dp作业做的准备，好像需要安装特定版本的tensorflow 根据https://blog.csdn.net/ccgcccccc/article/details/89058445的配置要求来配置文件.../ conda config --set show_channel_urls yes 现在create 环境 conda create -n XXX python=3.6 其中XXX是你对环境起的名字...，此外还可选择python版本号 然后可以直接在环境中使用pip pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow...安装好后打开anaconda navigator，将base改为tensorflow 以下是以后会用到的对虚拟环境的操作： 查看虚拟环境 conda env list conda info -e 使用虚拟环境...：[conda] deactivate 删除虚拟环境 conda remove -n env_name --all pycharm中使用特定的conda虚拟环境 Pycharm找到设置： 参考链接
通常用官方提供的安装脚本或软件源安装都是安装的比较新 Docker 版本，有时我们需要在一些特定环境的服务器上安装指定版本的 Docker。今天我们就来讲一讲如何安装指定版本的 Docker 。...Docker 如果之前存在其它版本的Docker，可以使用以下命令先移出： Ubuntu $ apt-get purge docker-engine CentOS $ yum remove docker-engine...安装指定版本Docker 根据实际情况，选定要安装的 Docker 版本进行安装。...这里以安装 1.13.1 版本为例： Ubuntu 如果 Ubuntu 为 14.04 建议先装上以下两个软件包。...raw=true | sh 使用需要的 Docker 版本替换以下脚本中的 ，目前该脚本支持的 Docker 版本： 1.10.3 1.11.2 1.12.1 1.12.2 1.12.3 1.12.4
非常好用 1、确认你已经激活了虚拟环境。在终端或命令提示符中输入以下命令激活虚拟环境： conda activate myenv 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。 2、确认你已在虚拟环境中安装了jupyter。...在已激活的虚拟环境中，使用以下命令安装jupyter： conda install jupyter 3、确认你已经在jupyter中注册了虚拟环境。...在已激活的虚拟环境中，使用以下命令注册虚拟环境： python -m ipykernel install --user --name=myenv 其中，myenv是你创建的虚拟环境名称。...这个命令将在jupyter中注册一个新内核，使得jupyter能够使用你的虚拟环境。如果你已经注册了内核，您会看到一个包含你的虚拟环境名称的选项卡在jupyter的右上角。
语义化的版本控制 在进入主题之前，我们得先了解一个很重要的概念，就是语义化的版本控制(Semantic Versioning Specification (SemVer))，目前的版本为 v2.0.0。...语义化版本格式为：主版本号.次版本号.修订号，例如 4.11.1，版本号递增规则如下： 主版本号：当你做了不兼容的 API 修改， 次版本号：当你做了向下兼容的功能性新增， 修订号：当你做了向下兼容的问题修正...从其定义来看，使用 ^ 会更激进，因为它会获得“尽可能新的且能够保持兼容性的版本”；而使用 ~ 会更温和更保险，因为它会获得“尽可能靠近指定版本的升级版本”。...可选版本的最低版本号都是大于或等于指定的版本，不能比它还低；如果在该范围内没有任何版本，则会报错如下。 ? 3.1.2 例外场景 0.x.x 任何规则都有例外。...在版本成型之前，开发者可以任意更改其代码，甚至做不兼容的变更而不受约束，然后通过修改次要版本，来控制版本；如果你的软件被用于正式环境，或已经有了稳定的 API 被使用者依赖，则将其升级到 1.0.0 版本或以上
语义化的版本控制 在进入主题之前，我们得先了解一个很重要的概念，就是语义化的版本控制(Semantic Versioning Specification (SemVer))，目前的版本为 v2.0.0。...语义化版本格式为：主版本号.次版本号.修订号，例如 4.11.1，版本号递增规则如下： 主版本号：当你做了不兼容的 API 修改， 次版本号：当你做了向下兼容的功能性新增， 修订号：当你做了向下兼容的问题修正...从其定义来看，使用 ^ 会更激进，因为它会获得“尽可能新的且能够保持兼容性的版本”；而使用 ~ 会更温和更保险，因为它会获得“尽可能靠近指定版本的升级版本”。...可选版本的最低版本号都是大于或等于指定的版本，不能比它还低；如果在该范围内没有任何版本，则会报错如下。 3.1.2 例外场景 0.x.x 任何规则都有例外。...在版本成型之前，开发者可以任意更改其代码，甚至做不兼容的变更而不受约束，然后通过修改次要版本，来控制版本；如果你的软件被用于正式环境，或已经有了稳定的 API 被使用者依赖，则将其升级到 1.0.0 版本或以上
如何在Python包中控制只允许特定Python版本使用 在发布Python包时,有时候我们想要限制只能在某些Python版本中使用,防止用户在不兼容的版本中安装使用。...本文将介绍在构建Python包时,如何通过设置来只允许特定Python版本运行。...https://pypi.org/classifiers/ 版本范围的环境标记 在requirements中可以使用PEP 440定义的版本规范和环境标记来表示依赖关系。...总结 python_requires可以限制Python版本 classifiers发布元数据表示兼容版本 版本范围的环境标记也可用于指定依赖关系 随着Python版本要持续维护元数据 利用好这些机制,...就可以方便地控制package只在特定Python版本下可用,避免用户在不兼容环境中安装使用。
主要是数据库资源的收集和人工整理，数据库构建时考虑了每种细胞类型中配体和受体的表达水平，并凭借经验计算配体-受体关系对的细胞类型特异性，这种预测到的细胞群之间的分子相互作用是通过特定的蛋白质复合物实现的...我们前两天分享了笔记：把Seurat对象里面表达量矩阵和细胞表型信息输出给CellPhoneDB做细胞通讯，就有很多小伙伴反应他安装CellPhoneDB比较困难，其实就是一个非常简单的Python模块而已...，但是Python本身这个语言比较奇葩，对初学者来说各种版本冲突很膈应人，所以直接为CellPhoneDB创建一个独立的conda环境，是一个比较好的解决方案，如下所示： # 创建名为cellphonedb...的虚拟环境 conda create -n cellphonedb python=3.7 # 激活虚拟环境 conda activate cellphonedb # 在虚拟环境中下载软件 pip install...如果你确实觉得我的教程对你的科研课题有帮助，让你茅塞顿开，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候，加上一个简短的致谢，如下所示： We thank Dr.Jianming Zeng
本文介绍在Anaconda中，为一个具有老版本Python的虚拟环境更新Spyder软件版本的多种方法。 首先看一下本文所需实现的需求。...按照文章Anaconda虚拟环境安装Python库与Spyder中提及的方法，我为一个Python版本为3.6的虚拟环境安装了Spyder软件；但此时，这一Spyder软件的版本较低，很多功能用起来都不是很顺手...因此，大家如果有类似的需求，按照本文给出的多种方法依次尝试即可；如果全部方法都不可以（估计也是因为Python版本比较老），要么就依然用着老版本的Spyder软件，要么就只能在一个新的虚拟环境中，升级Python...conda update spyder 但是，由于我们这里是在一个Python版本为3.6的虚拟环境中进行操作，因此运行上述代码后将会出现如下图所示的情况。 ...所以最后，我又通过conda update --all代码，将出现版本冲突的Spyder软件以及其他配套环境切回了原本的版本；如下图所示。
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