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

只需先安装graphviz,再安装pydot就可以了 sudo conda install graphviz sudo conda install pydot

在***的前提下,控制台输入以下命令: 首先安装 graphviz,这是计算的核心 package conda install graphviz 再安装 pydot ,这是 graphviz 的 python 接口 conda install pydot 除了上述命令之外,还需要将 graphviz 环境安装在机子上,这才是真正执行渲染的部分,并且要将安装路径加入环境变量中 安装包下载地址: https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/ 安装完成后,将

ubuntu18.04 下利用conda安装opencv3 安装opencv3 conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 出现的问题: EnvironmentNotWritableError: The current user does not have write permissions to the target environment. environment location: /home/huangli/anac

Python conda安装 1: 官网下载3版本 Anaconda2-2018.12-Windows-x86_64.exe, 安装完后配置环境变量 用户变量->PATH 编辑新增路径 C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts 2:重新管理员身份输入conda --version 查看版本, 然后升级包 conda upgrade --all 3:创建虚拟环境 名字叫做:tensorflow 的python3.5.2的环境 conda create --name tens

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9834567.html 参考网址: https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/ 之前的一篇,直接安装tensorflow的: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6592052.html =======================================

pip和conda安装源更改 python模块安装,使用国内源可以提高下载速度. pip源更改: pip源有好几个,我一直用的清华的pip源,它5分钟同步一次. 临时使用: pip 后加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas 永久使用: Linux下: 修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 修

安装pydot: 需要先安装graphviz和pyparsing. 安装pydot过程曾出现“import error” 错误,主要是版本不兼容的问题.之后自己apt-get upgrade了一下,问题解决.

conda安装的国内镜像配置,实现快速下载 anaconda的所有的软件包全部在国外,安装起来很麻烦,关键是下载速度慢,而且经常中断,所以需要配置国内安装的镜像,下载速度就很快了. 一.conda换国内源 1.1 查看源 命令 conda config --show-sources 显示结果 ==> /home/xxx/.condarc 本文由博客一文多发平台 [OpenWrite](https://openwrite.cn?from=article_bottom) 发布!

版本查询 cpu tensorflow conda env list source activate tensorflow python import tensorflow as tf 和 tf.__version__ 1.11.0 keras conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0

yolov3 进化之路,pytorch运行yolov3,conda安装cv2,或者conda安装找不到包问题 conda找不到包的解决方案. 目前是最快最好的实时检测架构 yolov3进化之路和各种性能对比 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35394369 yolov3效果实现,大片段 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36478097 yolov3,pytorch运行试验 https://blog.csdn.net/discoverer100/

1.问题描述 当非conda安装的RStudio,在调用Anaconda中的R环境时,报如下错误: 2.解决办法 下载同版本的R,对Anaconda中R相应的文件进行替换(图标中标注的部分) R3.5.1 Anaconda中的R3.5.1

Conda安装及第一个py程序 安装Conda 下载安装 在Anaconda官网下载Anaconda 打开Conda安装程序 设置好安装目录(这个一定要记好,后边要用),比如我的目录就是 D:\ProgramData\Anaconda3\ 剩下的按默认进行就可以了 环境变量配置 环境变量配置非常重要

首先用Anaconda是因为方便(管理方便,包安装真心不方便).下面是我的安装过程: 首先使用如下命令安装opencv conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv 不过装完之后用不了,这时候找到如下文件夹 Anaconda\pkgs\opencv-2.4.9.1-np19py27_0\Lib\site-packages 把所有的文件复制到: Anaconda\Lib\site-packages 这就OK了 来自为知笔记(Wiz)

1. 下载anaconda2安装,一路默认,注意添加/home/wang/.bashrc选择yes 2. 在/home/wang/envs/py3安装anaconda3,其他同anaconda2 3. conda create --name xxx27 python=2.7  (我的是myPy27),实际上我的包名是2.7.14版本 4. conda create --name xxx36 python=36 (我的是myPy36),实际上我的包名是3.6.4版本 5.可以切换了,conda a

conda的确是一个非常好的工具,对于初学者而言,安装软件就跟用XXX软件管理器一样方便.正因为他如此便利,以至于我介绍如何手动安装工具时,总有人问我为啥不用conda. 我用conda,并且用的很好. 下面解决一个非常有趣的conda安装工具后出现的动态库缺失的问题.这是我最近遇到的例子, $ samtools samtools: error while loading shared libraries: libtinfow.so.5: cannot open shared object fi

1. 添加以下channels到~/.condarc $ conda config --add channels conda-forge $ conda config --add channels ostrokach-forge 2. 安装graph-tool $ conda install graph-tool 3. 进入python terminal 检查是否安装成功 >>> from graph_tool.all import *

1.之前已经安装了anaconda,之前疏忽使用的pip安装的tensorflow,但pycharm还是使用的anaconda环境. 现在把pip的tensorflow删除了 pip uninstall tensorflow-gpu 2.之前的环境变量有的在root用户下配置,有的在非root用户下 于是把root用户下~/.bashrc中的export内容复制到非root用户下~/.bashrc中 3.重新在conda中安装tensorflow conda install tensorflow

... (⊙o⊙)… ... 当时具体的错误我没有截图, 用这个命令时 , conda 会报无法在源中找到PyTorch, 还是什么的错误 有很大的一个可能是, 安装的Anaconda 是32 位的, 我换成64 位的之后就可以安装了 (安装得慢的话, 试试 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 #cuda 10 或 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.2 -c defau

一.conda常用命令 1.创建一个虚拟环境env_name,后面跟的是创建这个环境时,同时安装的软件包 conda create -n env_name python=3.6 2.通过克隆创建一个环境 conda create -n env_name --clone env_name1 3.在虚拟软件中,安装软件包 conda install --name env_name  pkg_name 或者先进入到虚拟环境中,再安装 source activate env_name conda ins