解决Anaconda出现Solving environment:failed问题之一 刚开始输入 conda update conda 后显示 Solving environment:failed 上网查之后的解释是:配置conda镜像(清华.中科大都可以,但清华的不要用https) 注意看,我把s删除之后可以了

Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. 遇到上述问题: 解决方案: # 更新conda conda update -n base conda conda update -all # 修改频道 conda config --add channels conda-forge conda config --set channel_priority flexible # 安装

在下载包时出现下面的错误: userdeMBP:pytorch user$ conda install -n deeplearning matplotlib Solving environment: failed CondaHTTPError: HTTP CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/main/osx-64/repodata.json.bz2> Elapsed: - An HTTP error occurre

安装anaconda和python3.7 安装matplotlib报错(参考https://github.com/conda/conda/issues/6007)# 设置源为清华conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/c

1 - 关于Python环境的 使用Anaconda2管理Python环境 1.1 - 安装 官网下载安装包下载. 1.2 - 创建Python环境 localhost:template mac$ conda create --name python36 python=3.6 Solving environment: done ## Package Plan ## environment location: /anaconda2/envs/python36 added / updated spe

我是在ubuntu中,自带的有python2,python3有安装了anaconda套件,所以python的版本很多,曾经想删除过不用的python． 先执行 sudo apt remove python* 在想安装anaconda,结果悲剧了,xorg没有了,结果只能cmd玩耍了,一气之下重装ubuntu18系统了 dflx@dflx:~$ ps -t tty1 PID TTY TIME CMD 1889 tty1 00:00:00 gdm-x-session 1891 tty1 00:11:

[root@localhost ~]# conda install samtools Solving environment: failed CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/linux-64/repodata.json> Elapsed: - An HTTP error occurred when

conda create -n AlphaPose2018 python=2.7Solving environment: done ==> WARNING: A newer version of conda exists. <== current version: 4.4.10 latest version: 4.5.11 Please update conda by running $ conda update -n base conda ## Package Plan ## environ

1. 输入命令: conda create -n query-scorer-serving python=2.7 报错: Solving environment: failed CondaError: No writable package cache directories found in ('/data/conda/pkgs', '/opt/conda/pkgs')原因: 一般在服务器上没有写入的权限, 解决办法: 需要在前面加入sudo权限. 2. 输入命令:  sudo conda c

luo@luo-All-Series:~/MyFile/Anaconda3$ luo@luo-All-Series:~/MyFile/Anaconda3$ luo@luo-All-Series:~/MyFile/Anaconda3$ conda create -n t20190518 python=3.6Solving environment: done ==> WARNING: A newer version of conda exists. <== current version: 4.5

1.检验当前conda的版本 conda -V C:\Users>conda -V conda 4.10.1 2.conda 常用的命令 查看已有的虚拟环境 C:\Users>conda env list # conda environments: # base * D:\APP\Anaconda3 clone D:\APP\Anaconda3\envs\clone king D:\APP\Anaconda3\envs\king opencv D:\APP\Anaconda3\envs\ope

pip 与 conda 简介 pip 是接触 python 后最早认识的包管理工具.通过使用 pip 能够自动下载和解决不同 python 模块的依赖问题,使 python 的配置过程变得简单. 与 pip 类似,conda 也是一个开源软件的包管理系统和环境管理系统.conda 可分为 anaconda 和 miniconda,anaconda 包含一些科学计算常用的 python 包,miniconda 为精简版.conda 安装的包是二进制版本,因此其作用不仅包括安装 python 包,还

1.conda创建.删除.激活和退出环境 创建:conda create -n [name] python=[version] 删除:conda remove -n [name] --all 激活:source/conda activate [name] 退出:source/conda deactivate 1.1 conda导出已有环境: conda env export > environment.yml 环境会被保存在 environment.yml文件中.当我们想再次创建该环境,或根据别

一.环境 CentOS 7.6 有预装 python 2.7 二.Anaconda 与 Conda 区别 1.Anaconda Anaconda 是Python的一种发行版.包含了: (1)conda (2)某个版本的python (3)预装好的packages Anaconda Distribution还有Anaconda Navigator,提供了界面化的操作. 其实还有Miniconda,只有最基本的conda和python. 2.Conda conda是Anaconda下的包管理与环境管

在基于 python 进行数据分析.机器学习等领域的实践和学习时,由于代码的更迭和更新,运行他人实现的代码或尝试安装新的工具库时往往需要指定特定版本的其他工具库,以满足特定环境的构建条件.而将同一工具库的不同版本或者具有相似功能的不同工具库堆积在同一个环境下显然会为环境的管理和使用增添负担.故而,根据不同的任务要求,为不同的需求和应用创建相互分离的环境,使得不同任务的环境不会相互干扰和影响,是一种自然而然的选择.上述为特定的任务和需求而配置构建的环境一般被称为虚拟环境.目前,比较常见的虚拟环境管

Conda是什么? Conda 是Anaconda下用于包管理和环境管理的命令行工具, Conda下一切都是包,包括Python和conda自己 Conda ≍ pip(包管理) + vitualenv(环境管理) + pyenv(py版本管理) 命令行:conda,图形界面:Anaconda Navigator Conda的功能 包管理:自动化安装.更新.卸载Python包和依赖包 环境管理:类似Virtualenv,解决多版本Python并存切换和不同工程环境分隔问题 Conda和pip的区

主要参考Anaconda官方指南Using Conda:https://conda.io/docs/using/index.html 环境:Win10 64bit with conda 4.3.14 以下命令均在windows命令行中输入.一般来讲,无论是在Linux,OS X还是在windows系统中,在命令行窗口中输入的conda命令基本是一致的,除非有特别标注. 0.获取版本号 conda --version 或 conda -V 1. 获取帮助 conda --help conda -h

查看环境 conda env list 创建环境 conda create -n python36 python=3.6 进入环境 source activate python36 activate python36 # windows下 搜索包 conda search mxnet* 指定环境,查看已安装的包 conda list -n python36 指定环境,安装指定版本的包 conda install -n python36 mxnet==1.0.0 指定环境,更新包 conda up

1.首先在所在系统中安装Anaconda.可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本. 2.conda常用的命令. 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e或 conda info --envs 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update conda 检查更新当前conda 3.创建python虚拟环境. 使用 conda create -n your_env_name python=X

pip和conda到底有什么不一样? 今天看到我的foreman开始报错去询问才发现.我们的python包管理工具已经从pip整体迁移到了conda..最近的迁移真的非常多..前端也在迁移打包 跟着发的教程弄了半天总算搞定,但是我非常疑惑. 为什么疑惑..因为既然都是关于python的包管理工具为什么有了pip 我们还需要conda?在stackoverflow上搜到了答案 所以.我只做中文搬运 不做过多的污染 Having been involved in the python world f