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 。
安装的时候一路 next 就行了,如果想避免获取管理员权限和手动添加环境变量的麻烦,以下两个地方可以分别选择 Just Me 和 Add Anaconda to my PATH environment variable。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/93378987
为了安装Anaconda科学计算环境,控制好python版本,今天上午总算折腾好了。
要搞清楚什么是虚拟环境,首先要清楚Python的环境指的是什么。当我们在执行python test.py时,思考如下问题:
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。
即创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。其中,your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
使python环境拥有独立的包,避免污染原本的python环境。为不同的项目创建不同的环境可以避免安装的库过于庞大和相互干扰。
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能:
不想看文字的朋友也可以看下面的视频: Python学习中Anaconda和Pycharm的正确打开方式
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
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。
本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 https://stackoverflow.club/use-conda-in-anaconda/
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。
之前写过一篇 windows 安装 miniconda 的文章, 后面在接触了 wsl 后发现用起来要比在原生 windows 上舒服很多, 毕竟我写 python 多是为了在 linux 服务器上跑, 用 wsl 会更顺滑一些, 虚拟环境同样选择更轻量的 miniconda
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。
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。
可以参考docker容器,功能就相当于在你电脑中搭了一个只有单个python的虚拟机,每个环境都是独立的,因此只要不删除base环境,删除其他虚拟环境都是不影响anaconda的本体。纯净python也有创建虚拟环境的功能,但是anaconda的好处是可以指定python版本,而纯净python的虚拟环境依赖python安装时的环境。
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:
原文链接 Linux下创建 Anaconda创建虚拟环境: conda create -n myroot Linux下激活环境: source activate myroot myroot为用户名,可以自己定义 回到原来的环境: source deactivate myroot 删除虚拟环境: conda remove -n myroot --all Windows下创建 Anaconda创建虚拟环境: conda create -n myroot python=3.5 myroot为自己定义的环境名称,对
Conda是Anaconda中一个强大的包和环境管理工具,可以在Windows系统中的的Anaconda Prompt命令行使用,也可以在macOS或者Linux系统的终端窗口的命令行使用。
在学习任何新的编程语言时,我们都会在第一时间完成Hello World,以宣告自己开发环境的完美搭建。TensorFlow也不例外。TensorFlow充分考虑了各种软/硬件平台上的安装,本篇记录了在
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。
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
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是一个开源Python发行版本,包括Python 和很多常用库如Numpy、Matplotlib等,对小白很方便
由于版本问题,我们有时需要创建不同的python环境。比如有些包只支持到python3.6,这时就需要创建一个py36的虚拟环境。推荐使用anaconda配置虚拟环境。(此外,你也可以使用venv创建虚拟环境,参加官网教程12. 虚拟环境和包 — Python 3.10.5 文档)
人生的得与失,成与败,繁华与落寞不过是过眼烟云。而永远陪伴我们一生,如影随形、不离不弃就是心情;如同呼吸,伴你一生的心情是你唯一不能被剥夺的财富
Visual Studio Code是微软的一个完全免费的代码编辑器。它是迄今为止我发现的最灵活、功能最丰富的代码编辑器。它甚至比PyCharm Community 具有更多的功能。并且还支持 Jupyter——并且Jupyter Desktop好用多了。
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。
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。
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。
我以官方文档为主线,开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出,作为《TensorFlow从0到1》系列。它不会止于翻译和笔记、语言和工具,而是坚持通过启发性的方式,循序渐进的构建理解,搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“机器学习”领域之间的缓坡道,或许能帮你起步。 更期待一起探索的学习者都能开辟出自己的路,仅把这里作为一个参照。 除了TensorFlow文档之外,我还会参考(持续增加中): Neural Networks and Deep Learning(中译版),Michea
Python 的不同版本之间常常存在依赖关系和兼容性问题,为了方便开发人员在 不同项目中使用不同的版本 。
Jupyter 创始人 Fernando Pérez 的说法,他最初的梦想是做一个综合 Ju (Julia)、Py (Python)和 R 三种科学运算语言的计算工具平台,所以将其命名为 Ju-Py-te-R。发展到现在,Jupyter 已经成为一个几乎支持所有语言,能够把软件代码、计算输出、解释文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运算平台。
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。
下载可以去官网上下载,直接搜索找与你电脑对应的版本就好,国内清华镜像网站是:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
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。
Anaconda安装:Anaconda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。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境,避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
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。
故事起源于工作中需要一个tf1.15的环境,然后我平时用的是2.3或者1.14,就得自己再重新安装一个tf1.15的环境,然后发现每一次安装环境都得去google一下命令,嗯,不要问为什么,问就是用的少,记性差,嗯,一定是的。。。
入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。
官方文档地址:https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建、管理与拓展。
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。
平台: win10(版本1709) CPU:i5-7400 显卡:1060 6G 内容:8G
之前写python都是用的virtualenv,后来发现miniconda更简练好用,现在改用minicodna,特写此文备案。
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。
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