深度神经网络conda环境下载
介绍
因为使用conda下载数据有时候因为网络问题下载非常慢，因此我把conda的环境备份好，到时可以直接使用conda的conda create -n 新环境名字 –clone 环境的路径 ， 直接把路径下原有的环境克隆到新环境中。
说明
- 要求Anaconda3
- 要求python版本3.6
- 里面主要包括tensorflow2.1.0, tensorflow-gpu 2.1.0, tensorflow-estimator 2.1.0, matplotlib 3.3.1
- 链接：https://pan.baidu.com/s/1ROmbXvroAVxa-SLOWyDwag
提取码：lyc0
包含的库列表
# Name Version Build Channel
_tflow_select 2.1.0 gpu defaults
absl-py 0.8.0 py36_0 defaults
astor 0.8.0 py36_0 defaults
blas 1.0 mkl defaults
blinker 1.4 py_1 conda-forge
brotlipy 0.7.0 py36h779f372_1000 conda-forge
ca-certificates 2020.7.22 0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
cachetools 4.1.1 py_0 conda-forge
certifi 2020.6.20 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
cffi 1.14.1 py36hef61171_0 conda-forge
chardet 3.0.4 py36h9f0ad1d_1006 conda-forge
click 7.1.2 pyh9f0ad1d_0 conda-forge
cryptography 3.1 py36hef61171_0 conda-forge
cudatoolkit 10.1.243 h74a9793_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
cudnn 7.6.5 cuda10.1_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
cycler 0.10.0 py36h009560c_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
freetype 2.10.2 hd328e21_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
gast 0.2.2 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
google-auth 1.21.1 py_0 conda-forge
google-auth-oauthlib 0.4.1 py_2 conda-forge
google-pasta 0.2.0 pyh8c360ce_0 conda-forge
grpcio 1.31.0 py36h4285a62_0 conda-forge
h5py 2.9.0 py36h5e291fa_0 defaults
hdf5 1.10.4 h7ebc959_0 defaults
icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1 defaults
icu 58.2 ha925a31_3 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
idna 2.10 pyh9f0ad1d_0 conda-forge
intel-openmp 2019.4 245 defaults
jpeg 9b hb83a4c4_2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
keras-applications 1.0.8 py_0 defaults
keras-preprocessing 1.1.0 py_1 defaults
kiwisolver 1.2.0 py36h74a9793_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
libpng 1.6.37 h2a8f88b_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
libprotobuf 3.9.2 h7bd577a_0 defaults
libtiff 4.1.0 h56a325e_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
lz4-c 1.9.2 h62dcd97_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
markdown 3.1.1 py36_0 defaults
matplotlib 3.3.1 0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
matplotlib-base 3.3.1 py36hba9282a_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
mkl 2019.4 245 defaults
mkl-service 2.3.0 py36hb782905_0 defaults
mkl_fft 1.0.14 py36h14836fe_0 defaults
mkl_random 1.1.0 py36h675688f_0 defaults
numpy 1.16.5 py36h19fb1c0_0 defaults
numpy-base 1.16.5 py36hc3f5095_0 defaults
oauthlib 3.0.1 py_0 conda-forge
olefile 0.46 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
openssl 1.1.1g he774522_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
opt_einsum 3.3.0 py_0 conda-forge
pillow 7.2.0 py36hcc1f983_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
pip 19.2.3 py36_0 defaults
protobuf 3.9.2 py36h33f27b4_0 defaults
pyasn1 0.4.8 py_0 conda-forge
pyasn1-modules 0.2.7 py_0 conda-forge
pycparser 2.20 pyh9f0ad1d_2 conda-forge
pyjwt 1.7.1 py_0 conda-forge
pyopenssl 19.1.0 py_1 conda-forge
pyparsing 2.4.7 py_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
pyqt 5.9.2 py36h6538335_2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
pyreadline 2.1 py36_1 defaults
pysocks 1.7.1 py36h9f0ad1d_1 conda-forge
python 3.6.9 h5500b2f_0 defaults
python-dateutil 2.8.1 py_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
python_abi 3.6 1_cp36m conda-forge
qt 5.9.7 vc14h73c81de_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
requests 2.24.0 pyh9f0ad1d_0 conda-forge
requests-oauthlib 1.3.0 pyh9f0ad1d_0 conda-forge
rsa 4.6 pyh9f0ad1d_0 conda-forge
scipy 1.3.1 py36h29ff71c_0 defaults
setuptools 41.4.0 py36_0 defaults
sip 4.19.8 py36h6538335_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
six 1.12.0 py36_0 defaults
sqlite 3.30.0 he774522_0 defaults
tensorboard 2.3.0 py_0 conda-forge
tensorboard-plugin-wit 1.6.0 pyh9f0ad1d_0 conda-forge
tensorflow 2.1.0 gpu_py36h3346743_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/mai
tensorflow-base 2.1.0 gpu_py36h55f5790_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/mai
tensorflow-estimator 2.1.0 pyhd54b08b_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
tensorflow-gpu 2.1.0 h0d30ee6_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
termcolor 1.1.0 py36_1 defaults
tk 8.6.10 he774522_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
tornado 6.0.4 py36he774522_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
urllib3 1.25.10 py_0 conda-forge
vc 14.1 h0510ff6_4 defaults
vs2015_runtime 14.16.27012 hf0eaf9b_0 defaults
werkzeug 0.16.0 py_0 defaults
wheel 0.33.6 py36_0 defaults
win_inet_pton 1.1.0 py36_0 conda-forge
wincertstore 0.2 py36h7fe50ca_0 defaults
wrapt 1.11.2 py36he774522_0 defaults
xz 5.2.5 h62dcd97_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
zlib 1.2.11 h62dcd97_3 defaults
zstd 1.4.5 h04227a9_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
原始出处：
www.thecodesearch.com: http://www.thecodesearch.com/2020/09/17/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9cconda%e7%8e%af%e5%a2%83%e4%b8%8b%e8%bd%bd/
深度神经网络conda环境下载的更多相关文章
- Windows配置深度学习环境详细教程（一）：安装Pycharm和Miniconda、conda环境介绍
序言 对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言,配置环境一直是一个令人头疼的问题.相信有许多人经历过安装第三方包失败,安装好了却在使用中报错,安装CUDA.tensorflow.pytorch ...
- 深度学习中环境配置的一些经验总结(conda 常用命令)
前两个月参加了学校的国创项目,和一个外院的同学组队.课题是基于深度学习的新闻图片中网络暴力元素的检查. 6月末最后一门试考完,正式开始暑假,便有了大把时间搞这个国创项目(反正没有其他事干).两个组凑钱 ...
- 深度学习开发环境搭建教程（Mac篇）
本文将指导你如何在自己的Mac上部署Theano + Keras的深度学习开发环境. 如果你的Mac不自带NVIDIA的独立显卡(例如15寸以下或者17年新款的Macbook.具体可以在"关 ...
- 人工智能深度学习框架MXNet实战：深度神经网络的交通标志识别训练
人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 ...
- 人工智能之深度学习-初始环境搭建（安装Anaconda3和TensorFlow2步骤详解）
前言: 本篇文章主要讲解的是在学习人工智能之深度学习时所学到的知识和需要的环境配置(安装Anaconda3和TensorFlow2步骤详解),以及个人的心得体会,汇集成本篇文章,作为自己深度学习的总结 ...
- 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow
深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直 ...
- 深度学习PyTorch环境安装——mac
参考:http://python.jobbole.com/87522/ 1.首先要安装Anaconda 1)什么是Anaconda Anaconda是Python的包管理器和环境管理器,是一个包含18 ...
- 使用python实现深度神经网络 4（转）
https://blog.csdn.net/oxuzhenyi/article/details/73026807 使用浅层神经网络识别图片中的英文字母 一.实验介绍 1.1 实验内容 本次实验我们正式 ...
- 使用python实现深度神经网络 3（转）
使用python实现深度神经网络 3 快速计算梯度的魔法--反向传播算法 快速计算梯度的魔法--反向传播算法 一.实验介绍 1.1 实验内容 第一次实验最后我们说了,我们已经学习了深度学习中的模型mo ...
随机推荐
- 编译Uboot时出错：【已解决】 /bin/bash: arm-linux-gcc: command not found dirname: missing operand Try 'dirname --help' for more information.
编译Uboot时出错: 错误信息如下: /bin/bash: arm-linux-gcc: command not found dirname: missing operand Try 'dirnam ...
- XSS的构造技巧
XSS的构造技巧 By:Mirror王宇阳 E-mail:2821319009@qq.com 本文为长期持续维护,一旦遇到新的技术技巧将及时更新本文内容 非常的欢迎技术大佬纠正并补充,也欢迎技术同僚讨 ...
- 简单说说mybatis是防止SQL注入的原理
mybatis是如何防止SQL注入的 1.首先看一下下面两个sql语句的区别: <select id="selectByNameAndPassword" parameterT ...
- 寻找猴王小游戏php代码
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...
- 谱聚类的python实现
什么是谱聚类? 就是找到一个合适的切割点将图进行切割,核心思想就是: 使得切割的边的权重和最小,对于无向图而言就是切割的边数最少,如上所示.但是,切割的时候可能会存在局部最优,有以下两种方法: (1) ...
- python字典的概念与基本操作
字典是非常常用的一种数据结构,它与json格式的数据非常相似,核心就是以键值对的形式存储数据,关于Python中的字典做如下四点说明: 1.构造字典对象需要用大括号表示 {},每个字典元素都是以键值对 ...
- Shell编程—正则表达式
1什么是正则表达式 1.1定义 正则表达式是你所定义的模式模板,Linux工具可以用它来过滤文本.Linux 工具(比如sed编辑器或gawk程序)能够在处理数据时使用正则表达式对数据进行模式匹配. ...
- W3C标准和语义化
一.语义化的理解 根据内容选择合适的标签,便于开发者阅读,在写出更优雅的代码的同时让浏览器很好的解析. 目的 1.在没有CSS的情况下,页面也能呈现出很好的内容结构和代码结构: 2.有利于SEO:和搜 ...
- 状态压缩动态规划(状压DP)详解
0 引子 不要999,也不要888,只要288,只要288,状压DP带回家.你买不了上当,买不了欺骗.它可以当搜索,也可以卡常数,还可以装B,方式多样,随心搭配,自由多变,一定符合你的口味! 在计算机 ...
- 正则表达式断言精讲 Java语法实现
目录 断言 1.2.3.1 情景导入 什么是断言 断言的语法规则 零宽断言为什么叫零宽断言 零宽 前行 负向 断言DEMO 断言的基础应用和实际用处 验证不包含 验证开头包含 验证开头包含且匹配到的数 ...