深度学习的代码,好多都需要安装一些安装包,在服务器上安装需要权限就很麻烦.看到网上有说把这些安装包一个个下载下来上传到服务器再安装,心累,想想工程量就很大~~~ 这时候就可以在anaconda中新建虚拟环境,把这些需要的安装包都装到一个虚拟环境里面. 首先,找到conda的路径.服务器上的conda在/usr/local/anaconda3/bin,注意直接cd到这个目录输入conda会找不到,可以留个bin下来. conda -V 得到conda的版本 conda env list查看当前设置

1.找到anaconda安装的文件夹,找到Uninstall-Anaconda.exe,左键双击运行: 2.然后就按照提示开始卸载,会看到如下: 就会卸载完了,然后你就会发现anaconda所在的文件夹已经变成了一个空文件夹. 3.然后需要重装的话就重新安装就好了.

问题描述: 由于jupyter出现难以解决的问题,采用重新安装来解决问题,但是重装之后启动jupyter报错ImportError: libsodium.so.23: cannot open shared object file: No such file or directory 过程描述: 运用conda命令卸载jupyter notebook conda uninstall jupyter 然后重新安装jupyter notebook conda install jupyter 安装完成之

今天安装的erlang和rabbitmq版本不匹配导致出现各种问题,在使用正确版本安装后出现问题,在日志中找到报错信息: {"init terminating in do_boot",{error,{"no such file or directory","asn1.app"}}} 经过调查发现是因为没有将之前版本的erlang卸载干净的原因. 在通过yum卸载完erlang和rabbitmq-server之后,应手动删掉以下目录: rm -rf

安装Anaconda来安装一切 spyder是python科学计算IDE,类似matlab.这是一个基于Qt的软件,如果使用pip install安装,会出现各种bug.pip install spyder之后,双击运行spyder.exe会没反应,好像没执行一样.网上说依赖pyside(一个跟Qt关系密切的库).安装pyside过程中也报错 running build Python architecture is 64bit nmake not found. Trying to initial

docker应该是root用户来使用,因为他连接了底层!!!以下操作默认是root用户来操作的 停止所有正在运行的容器: docker stop $(docker ps -a -q) 删除所有的容器container docker rm $(docker ps -a -q) 删除所有的images docker rmi $(docker images -q) 列出安装过的docker包 yum list installed | grep docker 把这三个都删除了 yum -y remove

搭建基于 Anaconda 管理的多用户 JupyterHub 平台 情况:计算工作站放在实验室,多个同学需要接入使用,且需要各自独立的环境,并使用 Jupyter notebook 平台以方便协作. 步骤 1. 安装 Anaconda 由于是多人环境,应调用 root 权限在安装过程中指定安装到 /opt/anaconda/ 路径下,这样所有用户均可读,但无法直接在 base 环境下安装模块. 为了让每个用户都能访问到 conda,需要逐个在用户的 .bashrc 文件中加入 export P

sudo  pip install virtualenv #安装虚拟环境 sudo pip install virtualenvwrapper #安装虚拟环境管理工具nano ~/.bashrc #修改启动脚本,增加下面两行命令export WORKON_HOME='~/.virtualenvs'source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh mkvirtualenv 名称 #新建虚拟环境 rmvirtualenv 名称 #删除虚拟环境 virtualenv

MAVEN项目中starter的原理 一.原始方式 我们最早配置spring应用的时候,必须要经历的步骤:1.pom文件中引入相关的jar包,包括spring,redis,jdbc等等 2.通过properties或者xml配置相关的信息 3.不断调试直到可以使用. 问题:时间长,复杂,同时在写下一个项目的时候大概率要经过相同的模式配置才能达到可以使用的状态.同时在众多的jar中,我们需要相互配置依赖间的版本关系,十分的复杂 原始版本: 我们就想到能不能把这些jdbc整合起来,类似于深度学习中a

在windows下安装python和很多依赖包,安装起来略为痛苦,可以使用python的大整合包——Anaconda Anaconda下载地址: http://continuum.io/downloads 下载好后,直接双击安装就OK了,连环境变量Path都不用自己设,方便快捷.最方便的一点是,它整合了大量的依赖包,下面是它所包含的全部依赖包: http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html 其中比如科学计算的numpy, theano等都应有尽有

目录 卸载程序 安装Ananconda 检查系统环境变量 更换国内镜像源 设置VS CODE 用户配置及工作环境配置 @(Python + Anaconda + vscode环境重装) 工程目录的使用直接暴动了!!! 嗯, 我发现我的python环境出错了, 我把环境安装到了`miniconda`底下了: 系统 `path`却留在了`Anaconda`里. 卸载吧,重装吧... 最近老了,记性不好,记录此篇,怕以后忘了 卸载程序 导出原环境包 (如果重新安装就没有这一步骤) 查看原包内容 --

给电脑换了系统,十分担心anaconda需要重装.还好以下方法完美解决.(同是win10 64位) 原始anaconda安装路径:D:\ProgramData\Anaconda3  (不能有空格哦) 一.添加环境变量 D:\ProgramData\Anaconda3 (有Python.exe,Pythonw.exe等文件) D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts (有pip.exe,jupyter.exe,jupyter-notebook.exe等文件) D:\Prog

系统重装后,想把D盘的软件添加快捷方式 以下以anaconda3为例,提供两种方法 方法一: 参考:  装Anaconda后,Windows开始菜单缺少快捷方式解决方案 方法二: 1. 添加环境变量 D:\Anaconda3 (有Python.exe,Pythonw.exe等文件) D:\Anaconda3\Scripts (有pip.exe,jupyter.exe,jupyter-notebook.exe等文件)D:\Anaconda3\Library\bin 2. 创建快捷方式 D:\Ana

anaconda环境---ubuntu下重装 @wp20190312 为何重装? 配置一个环境,意外发现conda命令不好用了,提示“找不到conda模块”,整个conda虚拟环境中的工程项目无法使用,网上有说主要是python路径的指向调用出现了问题.经过多番尝试仍然未解决问题,所以还是重装一下吧,简单bao力. 原来使用的是anaconda2,这次改用anaconda3.(1)卸载原来的anaconda2:rm -rf /home/wp/anaconda2(2)安装新的anaconda3在网

TensorFlow™ 简介: TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度

anaconda安装记录 官网下载最新版 linux:sh xx.sh 注意不要敲太多回车,容易错过配置bash的部分,还要手动添加 (vim ~/.bashrc 手动添加新bash,卸载时也要删掉此行) 修改完source ~/.bashrc,重新打开终端,conda命令可用 window直接next安装,注意选择自动添加环境变量,否则要自己添加 添加环境conda create -n py36 (环境中需要的包)python=3.6 conda activate py36 conda dea

本文转载自:https://blog.csdn.net/u013786021/article/details/78370138 安装软件部分浪费了好长时间才装好.之前一直各种问题,后来卸卸了radinka虚拟机,从头开始才终于弄好. 1,            安装anaconda Anaconda集成了Python.这一部分基本上是完全按照网上来的,网页连接如下 http://blog.csdn.net/xiaerwoailuo/article/details/70054429 1,先从官网上

Anaconda 安装和配置 1. Anaconda 安装 Anaconda说明及安装过程:Anaconda详细安装使用教程 2. Anaconda和Pip源修改 Anaconda源修改:打开Anaconda Prompt后,输入以下代码. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes Pip

0.写在前面 ​ 之前其实安装过一次tensorflow,但是由于电脑中毒,重装了系统,把所有的环境全部删除了.之前在博客里转发了一篇别人在win10安装tensorflow的教程,但是版本比较旧了,所以这次决定自己写一下. 1.环境说明 ​ 这次安装tensorflow是在Win10(1909)版本下,基于anaconda安装的.anaconda隔离管理多个环境,互不影响,比较方便. 2.安装anaconda 2.1 下载 ​ 这里选择python 3.7版本的下载,根据自己系统实际的位数,下

安装环境:win10+2070super 1.Cuda的下载安装及配置 (1)测试本机独立显卡是否支持CUDA的安装,点击此处查询显卡是否在列表中. (2)查看自己是否能右键找到NVIDA控制面板,如果没有,去电脑控制面板寻找,点击控制面板-硬件和声音,若还是没有,打开Microsoft Store寻找安装,若还是没有,重装系统 (3)首先打开Pytorch的官网查询目前最新的CUDA版本此处,也可安装旧文件,这里选择最新的版本.然后回到CUDA此处,找到与torch相对应的版本 (4)  接着