1.首先说明一下我的安装情况: (1)Window10系统 (2)Anaconda安装在C盘 2.由于Anaconda安装在C盘经常会涉及权限问题,在安装torch的时候让我萌发了转移磁盘的想法(拒绝我的pip install,理由也很简单,说我没有权限..) 报错内容:EnvironmnetNotWriteableError: The current user does not have write permissions to the target environment. 尝试未成功:一开

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版本不匹配等等令人头大的问题,我也曾被这些问题所困扰.经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程,直到现在我才逐渐能够独立.流畅地配制出一个令人满意的环境.在这个过程中,我也帮助了许多遇到这些问题的朋友,收获了一些经验教训,因此我希望将这一完整的过程写成博客,帮助在这方面遇到困难的人. 在这个系列的博

一.conda环境里安装pydot, 输入以下命令即可: conda install -c anaconda pydot 二.如果运行tensorflow,提示缺什么包,都可以在这里下载. ------------------------------------------ 参考:https://anaconda.org/anaconda/pydot

查看已安装的环境: conda info -e 或 conda env list 创建新环境gymlab: conda create -n gymlab python=3.5 激活环境gymlab: conda activate gymlab 查看当前环境的python版本: (gymlab) root@a40c0e2ff492:~/Desktop/gym# python --version Python 3.5.6 :: Anaconda, Inc. 退出当前环境: conda deactiv

/** * 注意:1.在当前的Linux系统中,先生成yaml和requirement.txt文件.通过ssh命令连接到另一台Linux实例.需要先在新的Linux实例上安装 conda.然后再将 yaml和 pip文件 导入到新的Linux实例.2.需要修改yaml文件中的路径,否则会报错. * 一 yaml 是啥? * * yaml文件其实也是一种配置文件类型, * 相比较ini,conf配置文件来说,更加的简洁,操作也更加简单, * 同时可以存放不同类型的数据,不会改变原有数据类型,所有的

Anaconda用命令conda创建环境: 安装Anaconda后,用Conda –version查看conda的版本号: Conda create -n name python = x.xx Conda create -n web python=3.5 #e.g.此处创建一个新环境名字为web, python版本号为3.5, 同时用anaconda中的conda命令创建的这个python 3.5版本的web环境,在创建的同时会给你安装所有它需要依赖的包.  其他参考:

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

一.Python安装 1.操作系统:win7 64位系统 2.下载Python安装包,选择2.7版本和3.6版本都可以(最好安装2.7版本稳定)官网下载地址:https://www.python.org/ 3.Python安装,双击傻瓜式安装 4.安装目录在d盘:D:\python 二.环境变量 1.安装完成后,看下这个目录D:\python\Scripts,有没pip.exe和easy_install.exe这两个文件(一般都有) 2.将D:\python和D:\python\Scripts路

原文:C# 制作Java +Mysql+Tomcat 环境安装程序,一键式安装 要求: JDK.Mysql.Tomcat三者制作成一个安装包, 不能单独安装,安装过程不显示三者的界面, 安装完成要配置好JDK环境.Mysql服务.Tomcat 服务 目的: 解决客户在安装软件的复杂配置和繁琐 便于管理软件版本 便于系统集成 分析: 由于不能使用软件的原始安装版本,故只能将JDK的安装目录拷贝出来,放在D盘的SoftSource文件夹,由于要管理三者,将这三个放进一个文件夹里面 Mysql.Tom

pgmpy包的安装,以及conda的安装 pgmpy的官方网站是这样说明安装过程的: 链接:Installation 共有三个步骤,第一步是安装依赖包 首先它讲述了在linux下使用pip安装的方法: $ [sudo] apt-get install build-essential python3-dev python3-pip $ [sudo] pip3 install -r requirements.txt 或在Red Hat系统中: $ [sudo] yum -y install gcc

首先,你想要使用sass的话,就必须依赖于ruby环境.所以,你要下一个ruby.具体的链接应该是(http://rubyinstaller.org/downloads).下载相应的版本.- 下载好之后,就需要一步步进行安装了(建议大家把其安装在c盘),这里需要注意的是: 这个勾别忘了选,因为不选中,就会出现编译时找不到Ruby环境的情况. 步骤如下 当你的电脑中安装好 Ruby 之后,接下来就可以安装 Sass 了.同样的在windows下安装 Sass 有多种方法.给大家提供一种最实用的方法

今天开始学习python,首先环境安装 1.在https://www.python.org/downloads/下载python2.X或者3.X(ps:这里建议下载32位的python ,因为64位python开发出来的程序,打包成 EXE程序后会不兼容32位系统) 2.下载之后安装,打开安装包 2.1默认安装,默认安装在电脑C盘下 2.2自定义安装可以自定义安装在电脑任意盘符 3环境变量 3.1在安装的时候将下面的 Add Python 3.5 to PATH 前选中时,安装完毕会自动添加路径

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180+的科学包及其依赖项的发行版本.其包含的科学包包括:conda, numpy, scipy, ipython notebook等. 1.包管理 Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda.Python和 150 多个科学包及其依赖项.因此你可以用Anaconda立即开始处理数据

最近要做文字识别,不让直接用别人的接口,所以只能尝试去用开源的类库.tesseract-ocr是惠普公司开源的一个文字识别项目,通过它可以快速搭建图文识别系统,帮助我们开发出能识别图片的ocr系统.因为Windows环境开发,我也就必须在windows环境安装系统. 第一步:下载安装包 根据https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki,我找到非官方的安装包,好像我只看到64位的安装包http://digi.bib.uni-mannheim.de/

说明: 本教程是说明如何将ubuntu系统安装到U盘上(也就是把U盘当做电脑的硬盘),可以实现U盘插到任何电脑上都能够在实体机上运行ubuntu系统,而且所有的运行配置都能被保存,相当于随身携带的一个电脑. 不是说明如何使用U盘做安装盘 不是说明如何使用U盘做安装盘 不是说明如何使用U盘做安装盘 还有为了保证安装和运行的流畅性,请使用USB3.0的U盘和接口,U盘容量最好是在16GB以上,因为安装完成后就会占用接近3G的空间. 注意:U盘里不要放有用的资料,因为安装的过程中会格式化U盘,资料会丢

刚拿到一台别人用过的电脑.看着c盘爆满,而且用了还是windows7操作系统,强迫症发作马上就准备重装系统. 之前换固态使用wepe制作U盘启动盘装系统的步骤和过程全部忘记的,贼尴尬. 同事都看不过眼了 使用UltraISO这个软件帮我做了U盘启动盘 制作方式可以查看这个链接:http://www.upantool.com/jiaocheng/boot/4221.html 有U盘启动盘后,设置BIOS启动方式为Legacy模式,开机时候按F12,进入引导菜单界面选择U盘所在系统启动,后面就是正常

jupyter notebook环境安装 一.什么是Jupyter Notebook? 1. 简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序.其可被应用于全过程计算:开发.文档编写.运行代码和展示结果.——Jupyter Notebook官方介绍 简而言之,Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示.如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中直接编写,便于作及时的说明和解释. 2

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问题 pycharm中部署了conda base环境,项目中 import sklearn 报错,缺少DLL模块 . 但是在Anaconda Prompt中 import sklearn 则成功. 发现 1 在Anaconda Prompt中(base)下用pip install安装库 ,pycharm中有相应库的增加: 而在(base)下用 conda install 安装库,pycharm无相应库增加: 2 (base)下 conda uninstall scikit-learn 后可以再

目前 selenium 版本已经升级到 3.7了,网上的大部分教程是基于 2.x写的,所 以在学习前先要弄清楚版本号,这点非常重要.本系列依然以 selenium2 为基础, 目前 selenium3 坑比较多 ·············环境结合··············· 初学者最佳环境:python2.7+selenium2+Firefox46以下的版本 可尝试新的环境:python3.6+selenium3+Firefox47以上版本 ··························

Python编程语言非常强大,非常容易上手,版本更新也不慢,在win10 x64中兼容性也很好,直接安装不需另外配置,虽然Python2和3有点异同.学习的话选择最新的 python 3.7.1版. 系统是win 10  X64.到官网去下载  最新版  Python 3.7.1 1.建议下载executable Installer版本,不下载web-based(这个版本就像chrome的setup版本,文件小,但是还是要从服务器下载exe文件)和zip file(这个版本需要自己设置环境变量等