最近整理系统时将之前的Anaconda环境全部删除,在重新安装时由于网络连接问题导致很多包和环境无法顺利安装。便想着将所用包全部下载下来,然后通过本地安装,这样以后会方便很多,下面就是关于如何使用conda自定义通道。
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。
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。
官网下载太慢可选用镜像下载,官网下载:Anaconda | Individual Editionwww.anaconda.com/products/individual
anaconda # 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本) conda create --name python34 python=3.4 # 安装好后,使用activate激活某个环境 activate python34 # for Windows source activate python34 # for Linux & Mac # 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样
Anaconda创建虚拟环境报错:An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL,报错截图如下。
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。
本文重点分享Python的包管理工具和环境管理工具:conda。 未来的日子中,期待和大家一起成长,一起分享高质量原创文章
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。
Hyperledger目前只支持2.7,但是3.6明显对编码解析更好。 所以只好找个快速切换版本的办法了。。。
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
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
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。
Conda包管理系统 Conda是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包,https://www.anaconda.com/download/#download)和Miniconda(只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。 最初接触到Anaconda是用于Python包的安装。Anaconda囊括了100多个常用的Python包,一键式安装,解决Python包安装的痛苦。但后来发现,其
如果你使用conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch来安装pytorch,并且添加了清华镜像源,但还是由于网络原因下载失败,你只需要把-c pytorch去掉:
在Anaconda官网或者在清华 Anaconda 镜像下载。根据自己电脑配置选择32位还是64位,下在最新版本。 我安装的链接:https://pan.baidu.com/s/1P9gTwLRDp9f770rK_D1clQ 提取码:1xqf
Conda是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包,https://www.anaconda.com/products/individual)和Miniconda (只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。
参考:https://www.jianshu.com/p/29ca12036f5d
Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器:
2017年生信宝典发布了Linux学习 - 又双叒叕一个软件安装方法,现在根据使用经验做一些更新,主要是增加了conda环境的复制、导入和导出功能。最开始是为了培训时,学员更方便搭建流程引入的,现在分享出来,方便更多人使用。
conda下载pytorch巨慢 是因为国内镜像源不支持conda 但是最新发现清华源已经支持了, 需要额外添加pytorch的库,否则找不到
Conda 是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与 Anaconda 和 Miniconda 一起发放。
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。里面的环境是分离开的,需要用到什么环境可以进行切换,如同虚拟机一样。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。
和苹果的app store, 手机的软件管家一样,linux 也提供了conda(miniconda)这样一个软件中心。
不同的操作系统都是直接的在官网中下载安装包进行下载,选择你最经常使用的Python版本进行安装,下载完之后,尽量的按照anaconda默认的行为安装,现在的版本不会将bin目录加入到环境变量path中去。
安装/卸载第三包,注意对于windows用户请使用管理员身份打开命令端口,能避免各种莫名其妙的错误:
在本机开发完程序后,需要把程序移植到服务器之类的目标机上运行,或者分发给其余同事,经常会遇到第三方库管理,或者是不同项目之间用到的第三方库版本不一致,例如有时候需要tensorflow 1版本,有的时候希望用最新的2.3版本,这样导致了运行环境的管理复杂度,对于第三方库管理推荐通过Anaconda来解决这个痛点,通过不同的env解决环境配置问题。
可重复的生信分析一直是未来的趋势。如果实现可重复的生信分析,关键在于分析软件版本的控制,一致的环境设置还有良好的分析流程的记录。Conda可以说是版本控制和生信工具安装的一大神器。相信大家对它了解肯定不少,但是又该怎么样利用它,进行可重复的分析呢?今天继续讲第二部分 Conda的介绍。
在一文掌握Conda软件安装:虚拟环境、软件通道、加速solving、跨服务器迁移中详细介绍的conda的基本使用和遇到问题的解决方式,也提到了mamba作为一个替代工具,可以很好的加速conda的solving environemnt过程。但有时也会遇到一个很尴尬的问题想用mamba就得先装mamba, 之前通过conda install mamba -n base -c conda-forge有时也会卡在solving environemnt这一步。想用mamba解决solving environemnt,就得先解决安装mamba的solving environemnt。
bioconda 是一个管理生物信息软件的一个工具软件,可以将 bioconda 当成生物信息软件的AppStore。它基于 Anaconda 可以进行生物软件的搜索,下载,安装,升级,删除等操作。通过一条命令即可完成绝大部分生物软件的安装。目前已经是最好的生物软件管理工具之一,目前支持超过 7000 多款生物软件的安装。
Conda 中包含的软件越来越多,而且软件的不同版本都保留了下来,软件的索引文件越来越大,安装一个新软件时搜索满足环境中所有软件依赖的软件的搜索空间也会越来越大,导致solving environment越来越慢。
“ 大家好哇!继上次我们说完怎么安装python之后,这一次给大家分享一下怎么根据自己的需求来部署所需要的库,如numpy库等。”
这里我选了CUDA Toolkit10.5的版本,至于选择哪个版本,个人认为应该没多大差别,一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。
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
Jupyter美化: https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/8760189.html
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。所以conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
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。
Mamba 可以使用 Mambaforge 方法和已有 Mini/conda 的方式安装,官方推荐的是前面一种,即使用 Mambaforge 进行全新安装。
在创建conda环境的时候,需要修改condarc文件的内容。一开始怎么也找不到.condarc文件,系统提示也是无法找到该文件。通过查找资源,发现原来.condarc默认是不会自动创建的,只有当用户第一次使用conda config命令时,系统才会自动创建.condarc文件。(有一个专用词,.condarc叫运行期配置文件)
翻译自:https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/ 译者:taopanpantao 链接:http://blog.csdn.net/taopanpantao/article/details/53982752 我试着尽可能简洁,但如果你想要跳过这篇文章,并得到讨论的要点,你可以阅读每个标题以及下面的摘要。 神话#1:Conda是一个发行版,不是一个软件包管理器 现实:Conda是一个包管理器;Anacond
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch,torchaudio 遵循相同的理念,即提供强大的 GPU 加速,通过 autograd 系统专注于可训练的特征,并具有一致的风格(张量名称和维度名称)。因此,它主要是一个机器学习库,而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到,因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行,这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
本文介绍了如何配置Windows系统以支持TensorFlow 1.4,包括安装Python 3.5或更高版本、CUDA 8.0或更高版本、cuDNN 7.6或更高版本,以及TensorFlow 1.4。安装完成后,可以测试是否成功安装并运行TensorFlow。
使用GPU服务器的时候往往是多人用一台服务器,而每个人的权限不一定都拥有root权限,因此防火墙的问题就不好解决。如果想要通过本地使用服务器的jupyter notebook就会有些困难,本文整理网上教程同时博主自己也实践了一下。
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。
conda创建虚拟环境 conda create -n your_env_name python=3.7 1 python=x.x就是环境中要安装的python版本
这两天同学在问我pytorch的安装,因为自己的已经安装好了,但是好像又有点遗忘,之前也是花了很大的功夫才弄明白,所以整理的比较详细。
在使用 pip 和 conda 命令安装包时,由于服务器在国外,往往会出现超时的问题,国内下载速度非常慢,体验并不友好。解决办法就是把源换成国内的,如清华、阿里、豆瓣。
conda相当于是windows系统下的一个应用商店,可以在这个里面下载你想下载的软件,因为在Linux系统中下载软件要通过软件的官网源码安装,这个方式非常的慢而且下载好之后还有配置环境,有些软件是国外开发下载也相当不容易,于是我们使用conda这个“应用商店”就非常方便了
> conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
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