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。
在我们如今这个时代,相信大多数人都能明白数据的重要性,数据就是信息,而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段。
TensorFlow是Google推出的深度学习框架,也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2,不过安装完才发现,TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大,基本上是不兼容的。也就是说,基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行,当然,一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码,尽管Google提供了转换工具,但并不保证能100%转换成功,可能会有一些瑕疵,而且转换完仍然需要进行测试,才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行,不仅麻烦,而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式:在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来,运行以前的代码,就切换回TensorFlow1,想尝鲜TensorFlow2,再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢?本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
目录 Anaconda下载与安装 开发环境搭建介绍 Anaconda优势 Anaconda安装 测试安装成功 安装好Anaconda界面 如何启动jupyter 启动后新建文件 执行第一个程序 文件的导出 快捷键的使用 Anaconda下载与安装 📷 开发环境搭建介绍 开发环境搭建介绍 Anacanda开发环境:Anaconda是一个基于数据分析和机器学习的集成环境(给我们集成好了数据分析和机器学习对应的各种环境和模 块)。 jupyter︰就是Anaconda这个集成环境提供的一个基于浏览器可视化
PyTorch 是目前主流的深度学习框架之一,而 JupyterLab 是基于 Web 的交互式笔记本环境。于 JupyterLab 我们可以边记笔记的同时、边执行 PyTorch 代码,便于自己学习、调试或以后回顾。
如果有刚刚起步的小白,可以先看看这段话,主要是介绍Anaconda、PyCharm的区别,不需要的可以跳过。
我本来也不想写这个文章的,只不过是这次换了新系统很多配置都没有用了。。。一败涂地哇。我现在什么也干不了,人生大好时间配了环境。。。
一般情况下,最新版R的安装非常容易。但如果是在linux服务器上,而又恰好没有root权限,安装就比较麻烦了。最直接粗暴的方法是自己在有读写权限的个人目录中编译安装,但操作很繁琐,需要解决非常多依赖库,整个过程几乎会让人爆炸。还好,有一种简便很多的方法,通过Anaconda的虚拟环境安装。
Anaconda最常用的方式就是用Anaconda-Navigator打开,是一个GUI页面。
我们用Anaconda发行版作为Python的使用环境。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。
[Python官方包下载地址](https://www.python.org/downloads)
「for Windows」请记住这里的粘贴不是ctrl+c和ctrl+V了,选中,鼠标左键点一下是复制,右键点一下是粘贴;
Anaconda介绍 Anaconda是python加强的一个全家桶套件,是目前最简单的方式来使用python进行机器学习和数据分析,它包含了250多个最流行的python科学计算包,并支持多种系统如windows,linux,mac,此外Anaconda最棒的一个特性就是使用conda来致力于简化包的管理和部署与pip命令的功能类似但更加强大。 Anaconda下载 Anaconda截止到目前最新的版本是基于Python3.6的Anaconda3 5.1.0,并分别提供了支持Python3.x和Pyhon
不论用conda安装一些python的包,还是创新独立的编程环境时,出现以下报错:
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miniconda只包含了conda、python和一些必备的软件工具,主要负责生信领域。
本文将介绍一个可以快速搭建本地语音合成的服务,模型和代码已全部提供,不需要联网运行。项目使用的是VITS模型结构,能够很轻松地启动服务。
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。
專 欄 ❈ JacobYRJ,Python中文社区专栏作者 Python语言爱好者,目前在做Django项目。 Github博客:https://JacobYRJ.github.io ❈ 导言 对于大多数在win下做开发的道友来说,坑就像无底洞永远填不完,还一个接一个。最近我的电脑硬盘被win10的自动更新摧毁了,辛辛苦苦弄好的配置全没了,安装的资源包都没有备份,于是所有东西都要重新开始。然后我从anaconda下载到Django成功启动项目遇到好几个之前初学时没留意到的坑,也就是这些坑,为了尽可能完善我
本教程为一个python入门教程,面向初学者,因此内容较为详细。主要内容为python环境配置教程,包括Anaconda,PyCharm,Jupyter notebook的安装与配置,及其常用技巧。教程以Windows系统为平台作演示,其他系统可能存在少许差异。
Python环境安装到底要选择Python2.7还是选择python3.6呢?虽然Python2.7在2020年将退出历史舞台,但很多老代码仍旧使用2.7,没办法,这里给大家提供了一种可兼容的工具Anaconda。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。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。如果你苦于给 python 安装各种包,安装过程中还各种出错。那么Anaconda是你最好的选择,Anaconda可以帮助你管理这些包,包括安装,卸载,更新。
【打包的完整方法】 【步骤01】 【在命令行中用pip工具安装Pyinstaller模块】 pip install Pyinstaller
官网地址:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
0.导语1.pycham1.1 环境配置1.2 项目文件夹1.3 底部窗口2.Anaconda2.1 Conda配置2.2 py2与py3环境切换3.Jupyter3.1 启动及配置3.2 Jupyter常用操作
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。
JupyterLab 是基于 Web 的交互式开发环境,是 Jupyter 下一代的 Notebook 界面。
假设已经装好了pycharm、anaconda,并且新建了一个conda虚拟环境(我的虚拟环境名为pytorch)。接下来需要安装新版的显卡驱动,安装cuda、cudnn、pytorch和torchvision,这几个环境的版本互相关联,为了能使用更新的项目,尽量安装最新版本的环境。
jupyter notebook是一个比较比较不错的网页版python编辑器,但是,由于很多“技术文档”都是直接以markdown(.md格式的文件)的格式编写的,而且jupyter notebook的代码文件(.ipynb)也可以转换成.md格式的文件,更为重要的是,我们从github上下载的很多学习资料也都是.md文件格式的。因此,为了能够在jupyter notebook上实现:
GitHub 中有一个 https://github.com/yhilpisch/py4fi 项目。
Python是一种高级编程语言,由Guido van Rossum于1991年创建。它被设计成易读、简洁、可扩展的语言,具有强大的功能和广泛的应用领域。
其实TensorFlow有一个别人提供的服务器在用着,不过最近访问不了了,估计给收回去了吧。另外自己的MacBook Pro也其实有TensorFlow,但是这个MacBook Pro是二手的,3000块钱收的,而这个本子在前任主人那里也得呆了2年左右了,虽然不长但也有点小卡,尤其是硬盘容量实在是……随便放点东西就基本满了,像我除了写代码还有一些多媒体制作的小事会有,这玩意一两个就占硬盘好几个G……于是,综上原因,因为要学习深度学习,对硬件有一定的要求,因此就萌生了配一台PC主机的想法了。
本文介绍在Anaconda环境下,安装Python读取.xls格式表格文件的库xlrd的方法。
由于我使用的是 Mac 本,Mac 自带 python2.x 版本。但自 2020 年起,将停止对 Python2.7 的支持,使用 Python3.x 版本是必须的。
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。
通常我们的web应用都是部署再Liunx环境里面的,但是由于一些历史原因,例如旧系统使用的是.Net,在不增加新服务器的情况下,我们只能选择使用windows server环境来部署了。
最新 Anaconda 中,默认安装 Python 3.8.3,因为某些原因需要使用 Python 3.7
上课有给练习服务器账号,后续会通知。第三周上课会讲到服务器相关的知识,到时候你先用我们提供的服务器账号进行练习,等上完课后,再用自己的账号去处理真实项目数据。
Jupyter美化: https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/8760189.html
Python简单易用,功能强大,应用领域广泛,遍及人工智能、科学计算、机器学习、网络爬虫、大数据及云计算等。
https://www.anaconda.com/products/individual
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?
最近有很多小伙伴总是在问我应该下载什么样的编辑器,然后一些库怎么下载等等和python基本配置有关的问题。网上各种各样的编辑器这么多,怎么选呀?
意思为建立一个名字为rnaseq的conda环境,指定pathon版本为3,安装fastqc\trimmomatic这两个软件。
1写在前面 最近用了用JupyterLab,总体来说体验还是不错的,代码写完就是一篇完整的Paper了,非常给力。🥳 不过单纯使用JupyterLab可能还是有一些不尽人意的地方,这些问题基本都可以通过添加插件来弥补,今天就跟大家分享一下我个人觉得几个比较好用的插件吧,也欢迎大家留言分享你觉得好用的插件,我会再介绍给大家。😘 2开启插件功能 这里和大家说一下,我的JupyterLab版本是3.4.4,python是3.9,均是通过Anaconda管理。😉 ---- 2.1 开启插件 在JupyterLab中
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。
本文介绍了如何通过配置Windows系统环境来学习TensorFlow,包括安装CUDA、cuDNN、Anaconda环境和Python版本等。作者选择了Windows系统环境作为学习TensorFlow的起点,并通过安装CUDA和cuDNN来优化环境。最后,作者通过Anaconda环境配置了Python环境,并安装了TensorFlow CPU版本和GPU版本,成功进行了TensorFlow的测试。
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。
qiime2 有自带的差异分析工具的(composition ancom),可是,大家已经习惯了一直用的 lefse,于是,把 qiime2 的结果导出进行 lefse 分析,在某种程度上就是一个“刚需”啦!在希望 qiime2 官方或者 lefse 官方做一个 q2-lefse 之前,我们的解决方案有哪几个呢?这里分享下我找到的几个,欢迎补充。
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