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 <<<source /fsa/home/mw_shenw/install/miniconda3/bin/activ
写在前面:最近听了生信技能树安排的几个大佬分享,有精通单细胞的大佬,也有将R融会贯通的师兄,他们常常会提到一个概念:Github,在生活中好像也经常会听到Github这个东西,抱着好奇的心态我去简单研究了一下Github,至少了解一下Github是什么以及Github能用来干什么,本文也就这些问题分享一下我了解到的内容。
D2说了Linux和Windows一样是个操作系统,那我们装完Windows以后干嘛了?是得整点我们用得上的软件吧?那我们当时不就是先整一个软件管家,然后什么浏览器、WPS、微信...咔咔咔就安上了,这样以后我们的电脑才能用了不是?所以我们要用服务器光有Linux光杆司令不行啊,我们得给他上装备啊。好,这时候就不得不请conda出山了,你可以把conda理解为Linux上的软件管家,有了它我们才能下载其他我们需要的软件噢~
在CDH集群中Spark2的Python环境默认为Python2,CDSW在启动Session时可以选择Engine Kernel版本Python2或者Python3。当选择Python3启动Session时,开发PySpark作业在运行时会报“Python in worker has different version 2.7 than that in driver 3.6, PySpark cannot run with different minor versions.Please check environment variables PYSPARK_PYTHON and PYSPARK_DRIVER_PYTHON are correctly set”,为解决Python版本适配的问题,需要进行如下调整来使我们的应用自动的适配Python版本。
博主研究生生涯准备用大一的旧电脑在撑两年,于是乎在虚拟机centos环境中安装python环境和pycharm工作时特别卡。于是想尝试在windows下安装anaconda和PyCharm,这样软件运行或许能流畅些。本文基于2019年发行的anaconda3版本和PyCharm对安装过程中的问题进行记录。
该配置版本最后更新的日期是今年七月,该更新版本允许本地使用 3 个不同的 GPU 加速后端,并添加对 MKL BLAS 库的支持。
了解如何在 Azure 机器学习云工作站上使用笔记本开发训练脚本。 本教程涵盖入门所需的基础知识:
选自Github 机器之心编译 参与:蒋思源、刘晓坤 本文从最基本的依赖项开始,依次配置了 VS 2015、Anaconda 4.4.0、CUDA 8.0.61 和 cuDNN v5.1 等基本环境,然后再从 Keras 出发安装 Theano、TensorFlow 和 CNTK 以作为其后端。在完成配置深度学习框架后,本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络,完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置。 从零开始:深度学习软件环境安
现在我就分享一下我自己mac电脑的conda等生物信息学环境配置,提高大家的生产力!
windows 上安装了conda 之后,不像linux 和 Mac,这个逼要手动激活,每次我打开terminal , 都要执行一次,操 。
让我们修改一下我在上一个博客中向您解释的独立 Jenkins 架构,下图描绘了相同的架构。
最近有粉丝询问关于Python虚拟环境的一些操作,刚好平时也会涉及到这方面的使用,那么今天咱们就来简单介绍一下吧。
添加环境的指令。-n是--name的意思,python代表软件是基于python开发,其他的不用管
Pycharm terminal激活虚拟环境,首先需要保证系统完成了conda的安装,并在Powershell中完成虚拟环境的创建(操作创建的虚拟环境名称为deep_pool,这个虚拟环境在接下来的操作中会被提及到)。如果不会创建虚拟环境,可以参考下面这个流程:
在传播了关于DevOps文化的一些想法之后,我想再次关注Jenkins主题。我将大部分时间都花在各种环境之间,而对于每种环境,我都在一个完全不同的Jenkins上工作。我测试了高级插件中的新功能,这些新功能可以改善和阐明开发环境中的软件交付过程。确认新功能正常运行后,我将花费更多时间将其推广到其他环境。这听起来像是一项重复性的任务,但实际上,我多年来倾向于避免采用此类任务,因为多年来我一直在追求采用EaC,“一切都作为代码”,但是由于某种原因,我还没有机会将其应用于Jenkins安装范围。
在这里我要说明下,对于初学者来说,版本间的语法差异其实并不大。现在刚开始学 Python 的人,放心大胆地用最新版本即可。业内所诟病的,主要是针对代码上的不兼容。
如果conda中没有需要安装的包。需要再Anaconda.org中查找。 现在Anaconda.org网站中查找到指定的包,执行显示的下载名命令:
Conda用于管理Python的软件包,功能强大,涵盖许多领域。在生信领域,应用最多的是Miniconda。是最方便最快捷的软件下载安装工具。
当前有很多工具辅助大数据分析,但最受欢迎的就是Python。Python简单易用,语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能,深度学习的兴起,Python成为时下最火的语言,已经超越了Java和C,并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境,并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。
Jenkins是一个开源软件项目,旨在提供一个开放易用的软件平台,使软件的持续集成变成可能。
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。
今天是学习的第三天重点学习Linux环境下软件的安装,开始用我不怎么灵光的脑子努力学习,哈哈哈~
选择File->setting->Python Interpreter->点右边的设置标志Add->
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。
CI,Continuous Integration,持续集成,是软件开发过程中一个非常重要的环节,在互联网敏捷开发的过程中,持续集成通常用来进行日常编译和自动化测试,来保证及时发现提交的问题,避免影响项目进度。 通常持续集成的过程包括:
1.通过miniconda 清华镜像uname -a务必通过此代码查看服务器位数查找适合自己的版本,注意区分X86_64与ppc64le的区别
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh (这里用tab键的自动补全功能很方便) 一顿enter加yes就安装好了激活Minicondasource ~/.bashrc
–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
本文主要详细介绍了torch_pgu版本的安装,其中包括cuda和cudnn的环境配置图解流程,以及如何使用conda命令进行虚拟环境的创建、删除、使用等操作,列举conda的常用命令集,包括如何实现Windows之间的conda环境的迁移;除以之外,介绍了pycharm断点调试的详细流程和不同的调试方法。
回车后查看许可证,按enter键逐行查看,按空格键逐页查看,按 q 退出查看许可证,然后输入 yes 表示同意
Anaconda是一个流行的Python和R编程语言的开发环境和包管理器。它提供了一个强大的工具集合,方便用户管理和部署数据科学项目。本文将详细介绍如何在CentOS 8上安装Anaconda。
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。
1.百度/谷歌搜索“miniconda 清华” https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
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。
1.进入https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
Anaconda介绍CentOS 7安装Anaconda3conda命令使用介绍帮助目录检查conda版本升级当前版本的conda环境管理列出所有的环境安装一个不同版本的python新环境复制一个环境创建一个新环境导出环境,Anaconda支持导入导出以方便迁移导入环境信息,即根据配置文件创建一个新环境:移除环境激活进入环境,请使用停用一个活动环境,请使用包管理查看已安装包向指定环境中安装包从Anaconda.org安装一个包通过pip命令来安装包conda配置添加镜像源查看当前镜像源删除镜像源设置安装时显示源url,不想就改为no查看源全部设置,包括链接、show_channel_urls 值:查看conda配置文件其他注意事项安装conda后命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境
【友情提示:可以放到家目录的bashrc下,方便以后修改。输入:/home/你的用户名/.bashrc。只不过这种安完以后需要再source ~/.bashrc激活环境变量】
搜索https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
Anaconda下载及安装 简介 Anaconda官网:https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了180+的科学包及其依赖项,可以方便获取开发所需要的包,并且对包进行管理,其中的科学包有:conda,numpy等 下载 网速好:官方下载:https://repo.anaconda.com/archive/ 网速慢:清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 选择相应版
输入 uname -a 查看服务器是多少位的(查看过后是x86_64即64-bit) 进入biosoft cd biosoft wget 下载链接https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
下载安装包 -- bash 安装 -- 接受协议 -- 选择默认安装路径(回车) -- 重新激活环境 -- 调用帮助文档
虽然目前使用 bioconda 可以非常方便的管理很多软件,但是由于生物软件的类型实在太多了。完全没有统一的开发平台,因此,即使利用 bioconda 还是会出现一些问题,比如需要使用的软件是基于 python2.7 版本,而安装之后的 python 版本为 3.7。必须切换到 python 2.7才能使用,这个时候就可以使用 bioconda 创建的虚拟环境。
在尝试各种项目的时候,比较烦人的问题就是环境配置问题,然而更烦人的就是在你做一个个项目的时候,突然发现以前可以正常运行的代码挂了。
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。
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
在日常的工作和学习中,可能手头有很多服务器,在一台服务器上搭建了合适的开发环境,如何高效地复制到所有机器上呢?这里主要以目标服务器是否可以联网,介绍了如何方便地迁移虚拟环境。
最近有很多朋友问我生信工具安装的问题,对于初学者来说,工具安装是一个非常头疼的问题。不同的工具用不同的语言编写,有的解压后直接就可以用,有的还要编译,涉及到各种依赖关系。今天小编教大家如何使用conda安装生信工具。
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