我们非常高兴发布了PaddlePaddle V0.10.0版,并开放了新的Python API。 之前在v0.9.0版,完成一个训练或预测任务至少需要两份python文件,分别是定义数据生成器和定义网络拓扑结构的文件。用户通过运行paddle_trainer的C++程序来启动PaddlePaddle任务,该程序调用Python解释器来运行定义网络拓扑结构的文件,然后通过迭代加载数据生成器提供的小批量数据启动训练循环。这与Python的现代编辑方式不符,比如Jupyter Notebook。 新版的API被称
有的时候开发不同的业务,所需要的环境不一样。一直在同一个环境中开发时候,不同的包版本升级可能会导致另外的业务不能正常工作。另外,有的github上的项目需要的开发环境与你使用的环境不同,冒然的按照它的requirements安装相应的包会产生类似的问题。 一般而言,针对这种情况,对不同的业务,如果是存在依赖包存在版本升降级问题,常规的办法是对不同的业务创建不同的虚拟环境,在各个业务下,先进入虚拟环境,然后需要那种依赖包再进行安装,这样就不会产生版本不一样,或者版本升级导致的其它业务不能正常工作这一问题了。
Python 提供虚拟环境,虚拟环境是 Python 解释器的一个私有副本,在虚拟环境中可以安装私有包,而且不会影响到系统中安装的全局 Python 解释器,同时使用虚拟环境不需要管理员权限。
[简单说明一下pyenv、venv(pyvenv)、virtualenv之间的区别,新手容易懵,自己已近踩过坑了,>_<# ]
virtualenv是一个可以在同一计算机中隔离多个python版本的工具。有时,两个不同的项目可能需要不同版本的python,如 python2.7 / python3.6 ,但是如果都装到一起,经常会导致问题。virtualenv能够用于创建独立的Python虚拟环境,多个Python相互独立,互不影响。 virtualenvwrapper这个软件包可以让我们管理虚拟环境变得更加简单。不用再跑到某个目录下通过virtualenv来创建虚拟环境,并且激活的时候也要跑到具体的目录下去激活。
Python2和Python3之间存在较大的差异,并且由于各种原因导致Python2和Python3长期共存。我们在使用的时候,可能会遇到不同的Python版本问题或者是Python工作环境的切换问题。这里介绍pyenv、virtualenv、conda、venv,pyenv用于管理不同的Python版本,virtualenv、conda以及venv管理不同的工作环境。
“生命苦短,我用 Python。”一句话说明了 Python 开发的便利性,这也是这么多开发者热衷 Python 的原因。
最近在使用pycharm开发新项目的时候,每次打开新的工程都显示没有解释器,要不加了解释器就是代码一堆没有红色错误提示没有模块问题,找到了解决办法做一个记录.
在python开发中,我们可能会遇到一种情况,就是当前的项目依赖的是某一个版本,但是另一个项目依赖的是另一个版本,这样就会造成依赖冲突,而virtualenv就是解决这种情况的,virtualenv通过创建一个虚拟化的python运行环境,将我们所需的依赖安装进去的,不同项目之间相互不干扰,如下所示。
python开发过程中,我们可能需要同时开发多款应用,这些应用可能公用同一个版本的Python程序,但是使用不同版本的第三方库,比如A应用使用six 1.12.0,而B应用需要使用six 1.15.0。这种情况下,virtualenv就派上用场了,它能为每个应用提供一套“相对独立”的Python虚拟运行环境。
virtualenv创建一个拥有自己安装目录的环境, 这个环境不与其他虚拟环境共享库, 能够方便的管理python版本和管理python库
python虽好,版本让人烦恼 人生苦短,我用python... python语法的简洁优雅,模块的丰富,让有开发经验的人很容易上手,开发效率很高。然而python2和python3的诸多不兼容让人甚为烦恼。虽然python3已经推出多年,可生产环境还在运行着很多python2代码。经常需要在两个大版本之间切换。切换时遇到各种莫名其妙的问题,如pip升级后,默认就是安装在python3,python2的pip不起作用了。安装第三方类库时也时常被python的版本弄晕了。 这种版本混乱管理的问题,如果得不到解
VirtualEnv用于在一台机器上创建多个独立的python运行环境,VirtualEnvWrapper为前者提供了一些便利的命令行上的封装,下面为大家分享一下ubuntu下安装virtualenv具体方法。
本周我们精选出社区问答进行整理汇总,各位开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到技术难题,可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏(点击主菜单中”定制服务“后可见)上寻求解决方案,希望能帮助新用户在MacOS安装过程中解答疑惑。
我们在开发django项目时,都需要搭建python的开发环境,如果项目越来越多的话,并且每个项目使用的库版本不一样,这样需要给每个项目绑定一个单独的环境来使用,比如django有很多个版本,1.0和2.0。我们就需要使用虚拟环境来解决这个问题。
pip install virtualenvwrapper-win #虚拟环境管理包,virtualenv 的扩展工具。
出现这个问题就是说明你的virtualev安装的版本太高,降低一下版本重新安装即可,我这里使用的是15这个版本
Python 今天我们就不聊了。接下来咱们说说virtualenv,英文比较好的同学,可能已经猜到了一半,virtual,即:虚拟的。那env是什么鬼?environment吗?所以翻译成中文就是”虚拟环境“。 到底什么是虚拟环境呢?顾名思义,它是一个虚拟出来的环境。通俗的来讲,可以借助虚拟机,docker来理解虚拟环境,就是把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,而且各个容器之间互相隔离,互不影响。我们要学习Django,我们通过这个环境搞一个Django的虚拟环境就好了。 【前提概要】 Django也是一个非常流行的web框架。由于Django的迭代更新非常快,也比较频繁,所以有一些过时的东西需要丢弃掉,一些新的东西需要加进来,从而导致不同的版本之间不兼容。比如Django1.3、Django1.4、Django1.8之间就有很大的差异性。 或者是说,以Python的版本举例,现在工作中使用的Python版本与Python2.x和Python3.x两种。 【故事背景】 假设要进行Python web开发,使用的是Django。手上还有两个老项目A和B需要维护,而新项目C也正在开发中。这里项目A使用的是django1.3,项目B使用的是django1.4,而新项目C使用的是Django1.8。那么问题来了,如何同时在本地进行ABC这三个项目的开发和维护? 正常的模式可能是这样:现在在A项目上有一个BUG需要修复,于是,先执行下面的命令,删除掉原来的版本:
專 欄 ❈JacobYRJ,做过爬虫,水仙花数,最擅长的领域是数据库和web框架,其中最熟悉的是Django框架。 Github博客地址:JacobYRJ.github.io❈— 为何选择Django
我的环境是Mac OS+Python 2.7,选用的是Virtualenv安装方式,这种方式具有比较好的隔离性,不会与系统里其它python版本冲突,又不复杂。
一般我们都是使用pip安装三方库,用起来很方便。但是所有项目的依赖都在一个环境中。
virtualenv 是一个创建隔绝的Python环境的工具。virtualenv创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹,用来使用Python工程所需的包。 在安装完python及pip,setuptools等工具后,即可以创建virualenv虚拟环境了,这个类似于虚拟机的工具,可以让同一台电脑中运行多个不同版本的python程序,互不影响,不用的时候,可以退出或删除,挺不错的一个开发工具。 一、安装virtualenv #安装python brew install python curl https
操作系统:CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) 操作系统安装包:CentOS-7-x86_64-Minimal-1708.iso
大多数 Python 新手不知道如何设置遵循专业程序员使用的最新标准的开发环境。本教程将教您如何使用行业公认的最佳实践正确创建一个完整的 Python 开发环境。
Ceph的监控有很多啊,calamari或inkscope等,我开始尝试安装这些的时候,都失败了,后来Ceph-dash走入了我的眼帘,Ceph-dash根据官方描述,我个人觉得是最简单安装的了,但是安装过程中出现的不好使用的情况,加上目前互联网上缺乏相关的Ceph-dash的安装资料,还是花费了我不少的时间的。
本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤,然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后,提供了一些示例和常见问题解决方法。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
笔记本上安装了2.7和3.5两个版本的python,在使用3.5版本的pip安装keras时出现了failed to create process错误。解决方法如下: 1.由于我在环境变量中同时配置了2.7和3.5的路径,所以我可以直接在命令行下执行python3来启动3.5版本的python; 2.通过python3来启动pip,在命令行中输入python3 -m pip install keras,成功安装上keras。
笔记内容:Ubuntu上安装TensorFlow(python2.7版) 笔记日期:2018-01-31
这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。(从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。) 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境,在同一台机器上不
AI科技评论按:本文原作者Enachan。本文原载于作者的GitHub。译者投稿,雷锋网版权所有。 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。 注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。vi
但在开始之前,先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码,这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
本教程写作时开发环境的系统平台为 Windows 10 (64 位),Python 版本为 3.6.4 (64 位),django 版本为 2.2.3。
关于pypy这个东西,搞python有段时间的人应该都知道,我博客之前也写过两篇pypy的文章,有兴趣的可以看看:
今天在Linux上使用paramiko模块的时候,出现了错误:ModuleNotFoundError:No module name '_ssl',但是我的系统是安装了openssl的1.0.1的,查了网络上的信息发现,Python3.7以后的版本,需要openssl1.0.2+,或者Libressl2.6.4+。
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题,例如 A 项目依赖于 Django 1.5,而 B 项目又依赖 Django 2.0,而我们的系统却只有一个 Python 解释器,我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下,所以 Django 只能是某个特定的版本,所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题,我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境,或者我们可能会使用 Docker 容器来实现不同项目的隔离运行,但总的来说,它们使用起来其实并没有那么方便。另外在进行 Python 包管理时,requirements.txt 这样的包依赖标识文件也显得很鸡肋,在某些情况下可能会带来一些麻烦。为了解决这些问题,一个更加使用方便的包管理工具诞生了,叫做 Pipenv,接下来就让我们一起来了解一下它的用法。
相信只要学习python的同学对于虚拟环境这个概念肯定不会太陌生,虚拟环境指的是一个个单独隔离的python开发环境。各个虚拟环境之间互不干扰,都有自己独立的开发包。就像是在电脑上装了很多个虚拟机,每个虚拟机里面你随便折腾,不会影响到物理机,也不会影响到其他虚拟机。
最近在用python做一个文本的情感分析的项目,用到tensorflow,需要用python3的版本,之前因为《机器学习实战》那本书的缘故,用的是python2.7.所以目前的情况是要两个版本共存,之前看到身边有人为了解决这个问题,居然装了两款软件,pycharm用来做python2.7的开发,另一款用来做python3.6的开发,估计一定是不知道python的虚拟环境工具virtualenv.本文就来讲述一下这个工具是怎么用的,同时也讲一下,如何在pycharm中使用virtualenv. 1. v
遇到错误:configure: error: no acceptable C compiler found in $PATH
最近在用python做一个文本的情感分析的项目,用到tensorflow,需要用python3的版本,之前因为《机器学习实战》那本书的缘故,用的是python2.7.所以目前的情况是要两个版本共存,之前看到身边有人为了解决这个问题,居然装了两款软件,pycharm用来做python2.7的开发,另一款用来做python3.6的开发,估计一定是不知道python的虚拟环境工具virtualenv.本文就来讲述一下这个工具是怎么用的,同时也讲一下,如何在pycharm中使用virtualenv.
PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于支持Django框架下的专业Web开发。刚玩Python或Django的朋友,如果没有自己熟悉的IDE,建议直接使用这个。PyCharm可跨平台,支持市面流行的操作系统。
在开发Python应用程序时,系统默认的Python版本可能会不兼容这个应用程序, 如果同时开发多个应用程序, 可能会用到好几个版本的python环境, 这种情况下,每个应用可能需要各自拥有一套"独立"的Python运行环境。virtualenv就是用来为一个应用创建一套"隔离"的Python运行环境的工具。virtualenv是python的一个虚拟化环境工具,用来建立一个虚拟的python环境,一个专属于项目的python环境, 用virtualenv 来保持一个干净的环境非常有用, 可以帮助我们在同一台host上创建多套纯净的python解释器环境并实现相互隔离,各个环境下安装的库仅限于自己的环境,不会影响到别人。
pyenv是一个管理多版本Python的工具.前身为Pythonbrew,pyenv允许你改变全局的python版本,安装多种不同的python版本,设置应用指定的python版本以及创建/管理虚拟的python环境
在windows10系统下安装两个不同版本的的python解释器,在通常情况下编译执行文件都是没问题的,但是加载或下载包的时候pip的使用就会出现问题,无法下载一直报错
virtualenv用来部署独立Python的一个工具,用来解决版本依赖,及不兼容的项目。
假如一个python项目需要依赖于numpy==1.20.1的版本,另一个python项目必须依赖于numpy==1.20.2的版本。虽然我们也可以直接使用docker或者其他的容器方案来隔离编程环境,但是这会消耗比较大的资源,因为我们并不需要重新构造一整个系统。因此python也提供了一种更加优雅的解决方案:使用virtualenv来构造一个虚拟的python库的环境,这里面我们可以定制化自己所需的python依赖的版本。比较详细的virtualenv使用方法可以参考官方文档,这里我们仅做一些简单的使用方法的介绍和演示。
在疫情飘摇的2020年初,TensorFlow发布了2.1.0版本,本Python小白在安装过程中遇坑无数,幸得多年练就的百度功力终于解决,特记录下来以免后人跳坑。
平时开发的时候,Flask 自带的 Web Server 可以满足需要,但是部署到服务器上则需要专门的符合 WSGI 协议的 Web Server。一种常见的组合是 Nginx + uWSGI。网上的教程挺多的,但大多也只是贴命令,对于关键点未做说明。本文希望能完整介绍 Flask 在 CentOS 上的部署,并且突出几个关键要点。
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