这时候你应该位于具有待移植的环境的服务器: 1 进入你要移植的环境 conda activate your_env 2 导出当前conda环境到某个文件(文件名字可以自定义) conda env export > env_filename.yaml 在执行这条语句时可能会报权限不足:zsh: permission denied: env_filename.yaml 以下是解决办法: (1)首先进入到服务器的anaconda的conda目录下(或者bin目录下) ../anaconda/bin/c

清理 conda clean --lock --tarball --package (安装包) 安装或更新包 conda install numpy=1.9.3 conda update numpy=1.93 每次更新一个东西,conda总是同时更新和它有关联的一大堆包,可以在update后面加上来让conda不要更新关联的东西.然而好像并没有什么用,conda还是会检查,真的要更新的他还是会更新的.于是用它更新后安装目录越来越大. conda update matplotlib --no-up

查看当前环境已经安装的包 conda list 查看指定环境中的安装包 conda list -n python27 在Anaconda 库中搜索包 conda search numpy #模糊搜索 conda search numpy=1.12 conda search numpy[subdir=linux-64] #指定系统 conda search --override-channels --channel http://conda.anaconda.org/mutirri iminuit

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

基本使用conda必须要了解的三个概念:虚拟环境.通道和包. conda提供了在python环境下重要的编程环境管理功能,包括环境隔离和依赖包管理. 环境隔离通过虚拟环境实现,与此相关的命令有: conda create -n <env_name> python=3.6 # 新建环境 conda activate <env_name> # 激活环境 conda deactivate <env_name> # 推出 而应用依赖则通过依赖包管理实现,首先与通道相关的命令有:

如下图 想要安装特定版本的torchvision,然后conda search torchvision,能够列出conda云上所有的安装包 然后,安装包的时候,conda install 包名=版本就可,如上图 安装包的结果如下 没毛病

操作系统:CentOS7使用virtualenv管理python虚拟环境virtualenv是一款轻量级第三方虚拟环境管理工具,不像Anaconda大小达上百M,virtualenv大小只有10M左右,通过pip就可以轻松安装.# 安装virtualenvpip install virtualenv# 创建虚拟环境virtualenv qiu# 进入(执行虚拟环境中的bin/activate).退出虚拟环境source env/bin/activatedeactivate qiuConda安装通

当在pycharm IDE中指定不同的Python版本时,设置方法 File->Setting->Project:XXXX->Project Interpreter    选择不同位置的Python即可 纯净Python共存 说是纯净,其实也不完全“纯净”,这里需要用到另外一个发行版miniconda,它仅包含Python本身和Conda包管理器,因此体积不大. Anaconda中(Python2和Python3)的切换 Anaconda是Python的科学计算环境,集成了Python,

1. Python包管理工具 在安装Python包的过程中,经常涉及到distutils.setuptools.distribute.setup.py.easy_install.easy_install和pip等等.突然对Python的包管理凌乱了,这些工具关系是什么,应该怎么去选择使用? 下面就简单介绍下Python包管理相关的一些内容. 1.1 distutils distutils 是 python 标准库的一部分,这个库的目的是为开发者提供一种方便的打包方式, 同时为使用者提供方便的安装

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

reference:http://xilinx.eetrend.com/d6-xilinx/blog/2010-05/682.html   随着集成电路设计与制造技术的发展,FPGA芯片的容量越来越大.性能越来越高,用FPGA构建片上系统成为现实,基于FPGA的嵌入式系统与SOPC(System On a Programmable Chip)设计技术将逐渐成为系统设计的主流技术,正获得越来越广泛地研究.Microblaze是Xilinx公司一款针对FPGA器件进行了优化设计的软处理器核,有不错的

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

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

最近在搭建平台的时候,遇到了conda,具体尝试使用之后觉得conda还是非常好用的.他会交代清楚相互有依赖的包是什么,确认之后才会执行指令.要比pip好很多. 普通按照python 的时候一般都是自带pip管理器的.conda与pip最大的不同之处是,当我们需要管理的packages不仅仅局限于python语言时,conda是更好的选择.如果不用conda也是可以的,但是就需要用pip+其他语言管理器实现替代. 综合来看,conda提供的是没有语言限制的,可以构建和控制任何语言的任何类型的依赖

前言 numpy是一个很基础很底层的模块,其重要性不言而喻,可以说对于新手来说是最基础的入门必须要学习的其中之一.在很多数据分析,深度学习,机器学习亦或是人工智能领域的模块中,很多的底层都会用到这个模块,是必知必会的一个基础模块. 那么numpy作为这么基础的一个模块,它是干什么的,它的主要功能是处理什么的,我可以直接告诉你,numpy主要用于数组的批量运算. anaconda的安装 anaconda是一个开源的python版本,其包含了大量用于科学计算的包以及依赖项,所以数据分析或者科学计算,

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.Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具. 这里先解释下conda.anaconda这些概念的差别.conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理

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

安装python 之前安装python包,导致了python里面的包不兼容,用管理工具卸载也下载不掉,重新安装也安装不上,没有办法只能卸掉python重装. 安装Anaconda 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.conda也是一个非常好用的管理工具,只不过1500多个包自己用不了多少,我就选只Minicoda,是Anaconda的精简版本,只含有python和conda管理包. 清华大学Miniconda镜像 M

conda和pip简介 conda conda是包及其依赖项和环境的管理工具. 适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN. 适用平台:Windows, macOS, Linux 用途: 快速安装.运行和升级包及其依赖项. 在计算机中便捷地创建.保存.加载和切换环境. 如果你需要的包要求不同版本的Python,你无需切换到不同的环境,因为conda同样是一个环境管理器.仅需要几条命令,你可以创建一个完全独立

自己一直使用virtualenv,但是发现很多工具或框架都是以来conda,于是就网上搜了下二者的区别,感觉这篇文章讲的比较清楚:https://blog.csdn.net/zhouchen1998/article/details/84671528 . 1. 什么是virtualenv(venv) 这是一个虚拟环境管理器,作为非数据科学领域的开发者来说是很实用的.它可以让你每个项目甚至每个脚本配置一个自定义的python解释器环境,这最大的好处是我可以不污染开发环境. 举个例子,我有个项目是专门

装完Anaconda后,建议更新所有的包,因为以后使用很可能会报错. 而更新的时候conda的官方源在美国,不换源就非常蓝瘦,有生之年够呛了. 换源: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ cond