【吴恩达课程使用】安装pandas失败-从新开始搭建环境

在第五课第二周的任务2中,虚拟环境缺少pandas,sklearn依赖,因为用pip比较顺手,就直接使用pip安装,结果各种anaconda环境不支持,在自己的再三调试后,整个anaconda环境完全乱掉了!!!遂有下文:

注意:配好之前的环境后使用conda install pandas ,conda install scikit-learn安装相关依赖!不要用pip install !!!

配置不规范,调试两行泪...T-T

一、重装anaconda及tensorflow

从清华源重装anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

版本:Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe 631.4 MiB 2018-09-28 06:46

参照:【吴恩达课程使用】anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 cpu版

新虚拟环境名称:tensorflow18

二、删除jupyter残留

删除旧版残留在jupyter里的kernel

打开Anaconda Prompt,输入python -m ipykernel install --user是安装kernel虚拟环境的命令

当不需要这个kernel虚拟环境,或者搭建的这个环境不能工作的时候我们需要删除这个虚拟环境。我们需要这样操作:
1 打开Anaconda Prompt
2 输入jupyter kernelspec list查看安装的kernel和位置
3 根据显示的路径进入其中把文件夹删除,重启jupyter notebook即可

三、jupyter相关

jupyter notebook更改默认工作路径

在Anaconda Prompt终端中输入下面命令,查看你的notebook配置文件在哪里:

jupyter notebook --generate-config

根据你运行实际显示的路径,打开这个配置文件,我电脑上是这个文件C:\Users\用户.jupyter\jupyter_notebook_config.py

找到 c.NotebookApp.notebook_dir 并修改然后保存,后面的是自己要设置的目录

设置好之后,在开始菜单打开 Jupyter Notebook 可能还是显示的原来的工作路径。修改方案是

先找到快捷方式的保存目录,

鼠标右击属性 把 % *** %删除掉,% 里面的东西是默认工作路径指定用户的工作路径,不删除无论你怎么设置都不会起作用的。

四、安装keras和pandas、scikit-learn

【吴恩达课程使用】keras cpu版安装【接】- anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 cpu版

注意:配好之前的环境后使用conda install pandas ,conda install scikit-learn安装相关依赖!

不要用pip install !!!

【吴恩达课程使用】pip安装pandas失败-anaconda各种玄学T-T-从新开始搭建环境的更多相关文章

  1. 【吴恩达课程使用】anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 cpu版

    [吴恩达课程使用]anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 目前tensorflow是只支持到python3.6的,anaconda最新版本已经到pyt ...

  2. 【吴恩达课程使用】keras cpu版安装【接】- anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 cpu版

    一.确认tensorflow的版本: 接上一条tensorflow的安装,注意版本不匹配会出现很多问题!:[吴恩达课程使用]anaconda (python 3.7) win10安装 tensorfl ...

  3. Python3 反向传播神经网络-Min-Batch(根据吴恩达课程讲解编写)

    # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 20 13:47:54 2018 @author: markli " ...

  4. 【CNN】 吴恩达课程中几种网络的比较

    LeNet5 AlexNet VGG16 ResNet  : 残差网络 Inception Net :  特点,可以通过1*1*192 的卷积核来缩减参数个数,压缩维度,约缩减10倍, 例如  :用1 ...

  5. 吴恩达最新TensorFlow专项课程开放注册,你离TF Boy只差这一步

    不需要 ML/DL 基础,不需要深奥数学背景,初学者和软件开发者也能快速掌握 TensorFlow.掌握人工智能应用的开发秘诀. 以前,吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识,虽然也会 ...

  6. 吴恩达《机器学习》课程笔记——第六章:Matlab/Octave教程

    上一篇  ※※※※※※※※  [回到目录]  ※※※※※※※※  下一篇 这一章的内容比较简单,主要是MATLAB的一些基础教程,如果之前没有学过matlab建议直接找一本相关书籍,边做边学,matl ...

  7. 机器学习爱好者 -- 翻译吴恩达老师的机器学习课程字幕 http://www.ai-start.com/

    机器学习爱好者 -- 翻译吴恩达老师的机器学习课程字幕 GNU Octave    开源  MatLab http://www.ai-start.com/ https://zhuanlan.zhihu ...

  8. Coursera课程《Machine Learning》吴恩达课堂笔记

    强烈安利吴恩达老师的<Machine Learning>课程,讲得非常好懂,基本上算是无基础就可以学习的课程. 课程地址 强烈建议在线学习,而不是把视频下载下来看.视频中间可能会有一些问题 ...

  9. 李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度学习课程

    目前,深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用.资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程,其中包括它们在自然语言处理(NLP),计算机视觉和控制系统中的应 ...

随机推荐

  1. Hydra's plan

    省选前的计划,实时更新(不知道能不能把挖的坑填完呢qwq) 链接

  2. 对拍(C++)

    对拍(C++) 对拍是什么 ​ 众所周知,当我们正在考试敲代码的时候,每一道题,都会有某种正解能拿到满分:当我们想不出正解时,我们往往可以打暴力代码来骗分. ​ 但是,当我们有思路写正解,但又担心自己 ...

  3. golang 递归自己,输出自己的源代码

    问题: [2min 大家自己想想] 一个程序P运行后能否输出自己的源代码?并且格式保持一致(换行.空格等) 思考: 这个问题的本质是一个递归问题,设有P运行后生成G 既P->G &&am ...

  4. 更优雅的配置:docker/运维/业务中的环境变量

    目录 docker-compose 环境变量 .env 文件 env_file docker stack 不支持基于文件的环境变量 envsubst envsubst.py 1. 使用行内键值对 2. ...

  5. Socket、ServerSocket

    1.服务器端程序 package demo12.net; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io. ...

  6. Kafka API实战

    第4章 KafkaAPI实战 1)启动zk和kafka集群,在kafka集群中打开一个消费者 [hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \ -- ...

  7. Java 添加条码、二维码到PDF文档

    本文介绍如何通过Java程序在PDF文档中添加条码和二维码.创建条码时,可创建多种不同类型的条码,包括Codebar.Code11.Code128A.Code128B.Code32.Code39.Co ...

  8. springMVC入门(五)------统一异常处理

    简介 系统中异常包括两类:预期异常和运行时异常RuntimeException,前者通过异常捕获获取异常信息,后者需通过规范代码.提高代码路绑定减少运行时异常的发生 异常处理思路:无论dao层.ser ...

  9. Vue管理系统前端系列五自定义主题

    目录 自定义主题 1.安装「主题生成工具」 2.安装白垩主题 3.新建颜色挑选组件 自定义主题 1.安装「主题生成工具」 由于主题工具需要依赖于 node-sass,而node-sass版本兼容性并不 ...

  10. powerdesigner16.5 生成sql语句

    1.首先安装好designer. 2.打开之后新建一个project. 3.创建之后可能会生成这样的页面. 4.点击这个图标就能调出那个视图框. 5.在project处单机右键,New一个Concep ...