小编我在安装tensorflow和keras的过程中,安装进程太慢,小木棍一直在转圈...抓狂... 如何解决??? 使用清华提供的anaconda镜像,使用以后真的很快! Anaconda 镜像使用帮助 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. Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/a

解决ubuntu的pip和apt-get太慢的问题 ubuntu国外龟速的源实在难受,还是自己动手更改一下各种pip 源和apt-get 的源吧,换了之后速度令人舒适! 更换pip源成清华源 临时使用: 可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple例如 pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 这样就从清华这边的镜像去安装open

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

通过搜索tensorflow然后运行,例如:$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu==1.3.0 报错: CondaIOError: Missing write permissions in: /usr/local/anaconda3## You don't appear to have the necessary permissions to install pack

sudo apt-get install: apt-get可以用来安装软件.更新源,也可以用来更新自Ubuntu的典型依赖包. (sudo apt-get remove --purge 软件名称 sudo apt-get autoremove --purge 软件名称 可以用来卸载相对应的安装) pip install: pip: Pip installs Packages, 是python的官方认可的包管理器,最常用于安装在Python包索引(PyPI)上发布的包. pip用来PyPI的pyt

原文地址“ https://blog.csdn.net/qq_33039859/article/details/80785535 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 有时网速太慢,conda install xxx 下载会中断连接 导致压缩包下载不全,本地的安装包没法完全安装 此时删除原来下载的缓冲文件,再复制或本地安

有些包在conda默认的channels中不包含,比如cudatoolkit-8.0,cudnn等,这时只需要在conda install指令后加上-c anaconda即可.比如要下载cudatoolkit-8.0,在只需要输入 conda install -c anaconda cudatoolkit=8.0

安装完anaconda后,想在mac下安装pytorch,但是在用官网提供的安装方法一直安装不上pytorch和torchvision,估计是被墙了 conda install pytorch torchvision -c pytorch 所以我用到清华的镜像站找到了pytorch和torchvision相应的版本并下载下来 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/osx-64/ 我下载了mac版本的pytorch-

最近conda install keras出现各种问题,显示配置问你,配置了清华中科大的源,都不行 估计原因是:配置各种源太多,最后全部删除只留一个清华源,成功 暴力方法直接删除C:\Users\Administrator\.condarc中的channels即可

conda ≈ pip(python包管理) + virtualenv(虚拟环境) + 非python依赖包管理 级别不一样conda和yum比较类似,可以安装很多库,不限于Python.conda是创建一个局部的环境,并安装相应包:pip是安装包到原有的环境中. pip install会检查一些依赖包并给你安装,而conda的这种检查更多,甚至会把你已有的卸了替换成他认为合适的...反正conda我只是拿来管理,安装一直是pip install...conda install真心不太喜欢乱检测

报错: ondaIOError: Missing write permissions in: /usr/local/anaconda3 # # You don't appear to have the necessary permissions to install packages # into the install area '/usr/local/anaconda3'. # However you can clone this environment into your home dir

每次运行conda相关代码之前先做一遍source ~/.bashrc.即可

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)

Documentation: https://keras.io/ 1. 利用anaconda 管理python库是明智的选择. conda update conda conda update anaconda conda update --all conda install mingw libpython pip install --upgrade --no-deps theano pip install keras 2. 测试theano python执行: import theano the

basic install guide 1. download miniconda 2. conda install libpython mingw 3. conda install theano now you can run theano correctly. Enable GPU 1. download and install cuda8.0 2. downlaod and install vs2015 2. download and install Windows Kits 3. add

conda创建虚拟环境 1.查看包 conda list查看安装了哪些包 conda env list查看有哪些虚拟环境 conda -V查看conda的版本 2.创建虚拟环境,命名为myflaskapp,n就是指name:并安装flask包. Note that the conda create command requires that you give it the name of a package to install in the new environment. conda命令创建

sudo apt-get install python-opencv cp /usr/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so /opt/anaconda/lib/python2.7/site-packages/ or conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv

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

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