方法一: 退出base环境回到系统自带的环境 conda deactivate 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过 conda config --set auto_activate_base true 来恢复

在使用 python anaconda时,经常会用到很多常用操作,记录下来,方便以后更好地使用: conda: Conda既是一个包管理器又是一个环境管理器.你肯定知道包管理器,它可以帮你发现和查看包.但是如果当我们想要安装一个包,但是这个包只支持跟我们目前使用的python不同的版本时.你只需要几行命令,就可以搭建起一个可以运行另外python版本的环境.这就是conda环境管理器的强大功能. conda常用命令: conda update conda # 升级conda conda crea

通过配置auto_activate_base关闭自动进入conda基础环境: conda config --set auto_activate_base false 想要重新开启就设为true就行了 conda config --set auto_activate_base false

conda 使用清华大学开源软件镜像 Anaconda的安装步骤不在本文的讨论中,我们主要是学习一下如何配置conda的镜像,以及一些问题的解决过程 配置镜像 在conda安装好之后,默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,我们使用国内的镜像能够加快访问的速度.这里我选择了清华的的镜像.镜像的地址如下:点我进入tuna 在命令行中运行 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/f

Anaconda+用conda创建python虚拟环境 Anaconda与conda区别 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.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换. conda的设计理念--conda将几乎所有的工具.第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的python.众多packages.科学计

一.介绍 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算.数据分析的 Python 包.其使用conda系统进行包管理. 区别于 virtualenv(Python 环境管理工具) 的地方是 Conda 不仅可以管理环境,还可管理 Python 的版本,创建独立环境只是 conda 的一个功能,它还是可以安装库. 那么安装库方面和 pip 的区别呢? Conda 在安装一些依赖 C.C++的 Python 库

现在python3已经成为主流的python环境,大部分的package都兼容python3,仍然有一小部分,或者说是某一领域的package需要使用python2.本人现在主要在利用python做机器学习和深度学习,因此对python2还是有一定的需求. 对于一般的package而言,python3都已经很好的兼容,学习机器学习,基本上直接安装Anaconda3即可.而深度学习大多数的框架对windows支持的不是很好,而且部分框架还对python的版本有一定的要求,name最理想的情况是,机

之前为了学习安装了python2.7是通过anaconda2安装的 现在想换用Python3  所以寻找版本并存 可以来回切换的方法 打开命令提示符,记住是命令提示符 不是win10自带的windows powershell 等会会说他俩的区别 输入以下指令(我选择的是python3.6版本): conda create --name py36 python=3.6 安装完以后 屏幕会提示你activate py36字样 在anaconda/envs/目录下会出现一个以py36为名字的文件夹 这

[现象] 在命令行输入python出现“Warning:This Python interpreter is in a conda environment, but the environment has not been activated. Libraries may fail to load. To activate this environment please see https://conda.io/activation” [解决方法] 1.确定当前环境 使用终端或Anaconda提

https://www.cnblogs.com/Sinte-Beuve/p/8597429.html https://www.cnblogs.com/xiaotongtt/p/8909844.html conda env --help    #查看帮助 conda env list  #列出所有的虚拟环境 conda list --name [虚拟环境名]   #查看指定虚拟环境下的package #创建 conda create --name [虚拟环境名] [python的版本] [需要的包

conda search --full --name python conda update -n base conda //update最新版本的conda conda create -n xxxx python=3.5 //创建python3.5的xxxx虚拟环境 conda activate xxxx //开启xxxx环境 conda deactivate //关闭环境 conda env list //显示所有的虚拟环境

准备环境 # 下载并安装conda基础环境 $ wget https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.3.11-Linux-x86_64.sh $ bash Miniconda3-4.3.11-Linux-x86_64.sh -b -p /export/biaoge/conda-test/python # 配置conda隔离环境 $ export PATH=/export/biaoge/conda-tes

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 =======================================

1. conda基本命令 检查Anaconda是否成功安装 conda --version 检测目前安装了哪些环境 conda info --envs 检查目前有哪些版本的python可以安装: conda search --full-name python 安装不同版本的python 对于GPU版本:conda create --name tensorflow-gpu python=3.6 对于CPU版本:conda create --name tensorflow python=3.6 按照

         Python : 3.7.0          OS : Ubuntu 18.04.1 LTS         IDE : PyCharm 2018.2.4       Conda : 4.5.11    typesetting : Markdown   code """ @Author : 行初心 @Date : 18-10-1 @Blog : www.cnblogs.com/xingchuxin @Gitee : gitee.com/zhichengji

         Python : 3.7.0          OS : Ubuntu 18.04.1 LTS         IDE : PyCharm 2018.2.4       Conda : 4.5.11    typesetting : Markdown   code """ @Author : 行初心 @Date : 18-10-1 @Blog : www.cnblogs.com/xingchuxin @Gitee : gitee.com/zhichengji

         Python : 3.7.0          OS : Ubuntu 18.04.1 LTS         IDE : PyCharm 2018.2.4       Conda : 4.5.11    typesetting : Markdown   code """ @Author : 行初心 @Date : 18-10-1 @Blog : www.cnblogs.com/xingchuxin @Gitee : gitee.com/zhichengji

可能自己常常会遇到一个这样的问题,自己服务器安装的是python2,但是现在有的代码是基于python3的啊 怎么办?自己将代码转换成python2的呗,是的,我曾经就这样做过,但是真的是很鸡肋 更有一种情况,有的代码基于的pytorch的版本比较老怎么办?卸载了重装呗,很多依赖依旧是卸载重装,是的我曾经就这样搞过 但是有这么多代码要跑,一直用这样一种操作方式也不是办法呀,比如我今天跑的代码依赖比较老的版本,明天跑的代码依赖比较新的版本.所以要一直这样切换? 之前我们有三台服务器,不同的服务器有

1.anaconda换源 制定清华的源: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 有资源显示源地址: conda config --set show_channel_urls yes   2.创建一个名为python36的环境,指定Python版本是3.6 conda create --name python36 python=3.6 3.激活某个环境 activat

原文地址 https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/71379555 Configuration — Conda documentation .condarc以点开头,一般表示 conda 应用程序的配置文件,在用户的家目录(windows:C:\\users\\username\\,linux:/home/username/).但对于.condarc配置文件,是一种可选的(optional)运行期配置文件,其默认情况下是不存在的,但当用户

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