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

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

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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

  1. 使用 .NET Core 3.x 构建RESTful Api(第三部分)

    关于HTTP HEAD 和 HTTP GET: 从执行性能来说,这两种其实并没有什么区别.最大的不同就是对于HTTP HEAD 来说,Api消费者请求接口数据时,如果是通过HTTP HEAD的方式去请 ...

  2. 只要动手就能学到东西4 JSON.stringify

    今天在调试javascript时,需要将不可显示字符如\r\n在console显示出来,查了下,原来可以用JSON.stringify().这个方法以前也用过,但都是将javascript对象变成js ...

  3. CODING DevOps 微服务项目实战系列第二课来啦!

    近年来,工程项目的结构越来越复杂,需要接入合适的持续集成流水线形式,才能满足更多变的需求,那么如何优雅地使用 CI 能力提升生产效率呢?CODING DevOps 微服务项目实战系列第二课 <D ...

  4. J20航模遥控器开源项目系列教程(一)制作教程 | 基础版V1.0发布,从0到1

    我们的开源宗旨:自由 协调 开放 合作 共享 拥抱开源,丰富国内开源生态,开展多人运动,欢迎加入我们哈~ 和一群志同道合的人,做自己所热爱的事! 项目开源地址:https://github.com/C ...

  5. 牛客网PAT练习场-有几个PAT

    题目地址:https://www.nowcoder.com/pat/6/problem/4066 题意:求pat->求pa->求p /** * *作者:YCute *时间:2019-12- ...

  6. Java多线程_并发容器ConcurrentHashMap/CopyOnWriteArrayList/CopyOnWriteArraySet

    ConcurrentHashMap         HashMap是线程不安全的,可以使用Collections.synchronizedMap(map)把一个不安全的map变成安全的,但是这里可以直 ...

  7. django学习(一)

    1.django版本的选择问题 在学习django之前,我们先做一个基本问题的讨论,这个问题是关于django版本的问题.我们进入官网,可以查看django版本的情况. 关于django的版本的问题, ...

  8. 产品经理培训教程视频大全与模板Axure rp9与8视频教程元件库模板

    注意:请仔细阅读购买,一旦发货百度网盘链接不能退~ 自动发邮件到买家留言处的邮箱,或注册淘宝时的邮箱自动通过旺旺给您发货还可以访问网页提取链接自助提取(复制到浏览器): http://4k5.cn/V ...

  9. 【趣味设计模式系列】之【代理模式3--Cglib动态代理源码解析】

    1. 图解 上图主要描述了Cglib动态代理的主要执行过程,下面做详细分析,以下源码使用的Cglib版本为3.2.12. 2. Enhancer源码分析 public Object create() ...

  10. superslide滚动插件使用记录-产品滚动-图片滚动

    在用wordpress制作一个企业网站时,用到了这个superslide的滚动插件,用于案例.证书等滚动效果.该插件网站在这里:http://www.superslide2.com/ 我所使用的wor ...