本机环境: anaconda3,pyhon3.7.4 配置第2个python环境,安装python3.6 > conda create --name tensorflow python=3.6 使用以上命令,默认的情况下只安装了一些必须的包,并不会像我们安装anaconda时自动安装很多常用的包,要实现上面的功能,则需要再末尾加上‘anaconda’,完整命令是 conda create --name tensorflow python=3.6 anaconda > conda activat

相信大多数 python 的初学者们都曾为开发环境问题折腾了很久,包管理和 python 不同版本的问题,特别是 window 环境安装个 scrapy 各种报错 ,使用 Anaconda 可以很好的解决一些不必要的学习成本. Anaconda 概述 Anaconda 是一个用于科学计算的 python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与虚拟环境管理的功能,可以很方便地解决多版本 python 并存.切换以及各种第三方包安装问题.可以使用 conda 来进行

win7(win10也适用)系统安装GPU/CPU版tensorflow Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程) 目录 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现

原文地址:Anaconda 配置 Python 环境 0x00 环境 Anaconda: 2019.03 Python: 3.6.8 0x01 Linux 安装 Anaconda 交互安装 Anaconda 下载地址: Anaconda-2019.03-Linux 本文中安装位置为 /usr/local/anaconda3 下载安装脚本,赋予执行权限并安装 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2

装了anaconda之后如何设置anaconda.python环境变量 1.装了anaconda之后如何设置anaconda环境变量 参考 https://www.cnblogs.com/avivi/p/10282366.html 后面部分 2.anaconda环境变量设置好了之后设置python环境变量 找到anaconda下的python.exe,并将上面的地址复制到分号后面.然后确定.确定.确定..有多少个点多少个... 然后修改PATHEXT, 在PATHEXT中添加 .PY;.PYM 

Anaconda介绍 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项.Anaconda提供环境管理的功能,功能类似 Virtualenv,解决了多版本Python并存.切换的问题. Anaconda安装 安装就不多说了,Anaconda官网下载 建议Python 3.x版本,2.x版本毕竟也不维护了 下载下来的安装包一路点击下一步就行了 FAQ: 已安装了python(可能还是python 2.7版本)那还能安装吗? 可以,不冲

Windows下的Anaconda+OpenCV的环境配置

pycharm中使用anaconda部署python环境 今天来说一下python中一个管理包很好用的工具anaconda,可以轻松实现python中各种包的管理.相信大家都会有这种体验,在pycharm也是有包自动搜索和下载的功能,这个我在前面的一篇博客中有相关的介绍(详情请查看点击打开链接),但是这种功能对于一些包是可以使用的,但是总是会遇到有些包下载失败或查询不到的时候,这个时候就会让人很苦恼了.这里我们就来说一下anaconda的好处. 下面是我从别的地方贴来的说辞: Anaconda的

打开Anaconda Prompt 创建一个tensorflow 虚拟环境:conda create -n tensorflow python=3.6 激活tensorflow虚拟环境activate tensorflow 查找当前可用的tensorflow包anaconda search -t conda tensorflow 根据提示,查看一个包的详情信息anaconda show anaconda/tensorflow 根据提示,copy命令安装tensorflowconda instal

上周遇到个灵异事件,实验室有两套环境来搭建redis集群和哨兵,分别是: 第一套环境IP:67(master) 65(salve) 66(salve)第二套环境IP:115(master) 116(salve) 117(salve) 第一天把哨兵搭建好后,两套环境的主从关系都是一主两从,但是到了第二天,莫名其妙的,第二天环境的3个redis都挂载到第一套环境下了,都成了67的salve,如图所示: 1 127.0.0.1:6379> info replication 2 3 role:maste

1.下载anaconda与安装 利用anaconda来配置python环境 如果你上面两步已经没有问题了,那么这一步可以省略. 如果你想简单一些,利用anaconda来配置python环境,那么直接从这一步开始,可以省略上面两步. 先到https://www.continuum.io/downloads 下载anaconda, 现在的版本有python2.7版本和python3.5版本,下载好对应版本.对应系统的anaconda,它实际上是一个sh脚本文件,大约280M左右.我下载的是linux

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没

1. 修改jupyter notebook 默认路径: 进入anaconda 命令行, jupyter notebook --generate-config   生成配置文件, 该文件在    本机用户名/.jupyter 下. 进入jupyter_notebook_config.py 找到 ## The directory to use for notebooks and kernels.c.NotebookApp.notebook_dir = 'C:\Users\33488\Document

Anaconda安装 在官网上下载最新的Anaconda https://www.anaconda.com/distribution/ 我使用的是2018.12,Python 3.7这个版本的. 安装Anaconda 按照安装向导安装即可,只需注意勾选添加环境变量. 安装完成 安装完成后,会在指定路径处有一个文件夹,之后的配置都放在这个文件夹中.在开始中多出如下程序. 配置tensorflow环境 在环境中创建tensorflow 点开Anaconda Navigator,刚安装好的Applic

##大致步骤 1 安装Anaconda 2 在Anaconda中建立虚拟TensorFlow的虚拟环境 建立虚拟环境的命令是 conda  create -n tensorflow python=3.X  (注意目前windows环境下不支持) 3 在该虚拟环境中安装ipython和jupyter notebok ##下面是详细步骤 Anaconda安装tensorflow 1.从官网(https://www.anaconda.com/download/#windows)下载对应的Anacond

00 想说的 深度学习的环境我配置了两个阶段,暑假的时候在一个主攻视觉的实验室干活,闲暇时候就顺手想给自己的Ubuntu1804配置一个深度学习的环境.这会儿配到了anaconda+pytorch+cuda,但是记忆里是显卡始终配不好. 1 torch.cuda.is_available() 2 >> False 3 # 表示显卡不配套 当时我以为就崩了. 确实是崩了,应该是navigator出现了一些问题. 事实上根据后续的回忆,是当时的自己对这些东西没有一个清楚的认识,pytorch装好就

前言: 对于深度学习来说,各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一,如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架,那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你,吃过很多次亏之后,慢慢的接触了Anaconda,真的是很爽的一个功能,来管理环境配置.我们进行tensorflow安装的时候,还是使用Anaconda,鉴于国内墙太高 ,我们使用了Tsinghua的镜像文件,清华大学的Anaconda介绍地址见:https://mirror.tu

在以下目录中 C:\Users\UserName\AppData\Roaming\jupyter\kernels\python3 打开kernel.json文件,将python.exe文件的路径修改至anaconda配置的tensorflow环境所保存的路径,我的路径为: D:\\softwares\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\python.exe

首先,创建一个环境用来安装Tensorflow: conda create -n tensorflow python=3.5.6 安装以后,在Anaconda Navigator可以看到已经增加了一个新环境: 在cmd窗口中输入: conda activate tensorflow 安装Tensorflow的GPU版本: pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow--gpu 在PyCharm中,File->Settings->Proj

在学习了一段时间台大李宏毅关于deep learning的课程,以及一些其他机器学习的书之后,终于打算开始动手进行一些实践了. 感觉保完研之后散养状态下,学习效率太低了,于是便想白天学习,晚上对白天学习的知识做一些总结和记录,如果有不妥的地方,欢迎大家批评指教,共同进步. 一.深度学习框架的选择 随着深度学习日趋火热,技术的逐渐兴起,各种深度学习框架也层出不穷. 目前使用普遍的框架有Tensorflow.Caffe.PyTorch.Theano.CNTK等,那么在这么多框架中该如何选择呢? 笔者

安装anaconda的步骤 1.确定系统信息 uname -a 2.下载对应版本 3.sh 安装shell脚本 4.添加到对应路径 5.安装完anaconda之后,创建虚拟环境 conda create -n py36 python=3.6 6.从别的环境中拷贝下来&在本地进行pip安装: pip freeze > requirements.txt pip install -r requirements.txt