今天使用dlib没有py37版本,因此创建了Version_36虚拟环境.但jupyter notebook默认的内核找不到新建的虚拟环境,解决方法是需要安装两个包: × ipykernel × nb_conda 安装完成后效果如下:

说明:本机系统为 win10 64 位, base 是集成于 Anaconda3 的 64 位的python,以下是创建虚拟环境 py366-32,安装 3.6.6 版的 32 为python,把 3.6.6 版的 32 为 python 添加到 Jupyter notebook 内核中的过程 . 1.创建虚拟环境 conda info # 查看 canda 信息 64 位的平台,需修改为 32 位. set conda_force_32bit=1 2.创建虚拟环境 py366_32,安装指定版

目录 [亲测好使]windows系统下jupyter notebook使用虚拟环境 在虚拟环境中安装jupyter,并添加到jupyter kernel 参考 [未测试,但觉得比上面那方法好,因为上面那方法还需要在虚拟环境中再安装jupyter,这样很冗余] 安装ipykernel,将环境添加到Jyputer中 参考 top [亲测好使]windows系统下jupyter notebook使用虚拟环境 在虚拟环境中安装jupyter,并添加到jupyter kernel 进入虚拟环境安装jupy

原本以为,当进入虚拟环境之后,再运行jupyter notebook应该是这个环境下的jupyter,比如我默认创建一个文件,这个文件调用的编译器应该是这个虚拟环境中的编译器,实际上并不是 当你进入jupyter新建文件之后,你会发现,并没有存在虚拟环境的名称,以及import sys,print(sys.path)打印出来的根本就不是虚拟环境中的路径,所以,必须要手动在jupyter notebook中添加自己创建的虚拟环境 添加步骤如下: 以下都在centos中执行 1. 进入虚拟环境之后,

    在虚拟环境tf中安装完tensorflow后,在虚拟环境tf打开的jupyter里发现只有一个kernel-python3,新建一个文件, import tensorflow as tf ,发现报错,没有tf这个模块.    一开始还以为是tf的问题安装失败,后来才意识到是jupyter的问题.因为在虚拟环境tf中,虽然有jupyter(或者自己再安装pip install jupyter,他会提示说已存在),但这个jupyter还是原python环境中的jupyter.在虚拟环境tf中

一.在jupyter中安装虚拟环境内核 1.创建Python3虚拟环境 参考本文其他博客 2.进入虚拟环境 3.安装jupyter pip install jupyter 4.添加当前环境到jupyter kernel python -m ipykernel install --user --name=py3 二.jupyter中选择kernel 1.列出jupyter kernel jupyter kernelspec list 2.删除kernel jupyter kernelspec un

jupyter指定环境启动 背景 系统环境中安装有jupyter及相关库,因项目需要,新建了一个torch相关的虚拟环境并安装了对应的内容, 此时,想通过系统中的jupyter启动一个可以应用虚拟环境相关包的服务. 查看当前服务相关信息 import os, sys print(sys.executable) # works this time print(sys.version) print(sys.version_info) 尝试1:只是在虚拟环境中启动jupyter source到虚拟环境

conda建立虚拟环境 常用指令 conda env list # 查看环境 conda create -n env_name python=3.6.8 # 安装对应python的虚拟环境 conda activate env_name # 激活虚拟环境 / linux下用source activate conda deactivate # 退出虚拟环境 conda remove -n env_name # 删除虚拟环境 注意 如果在创建虚拟环境时没有指定python版本,那么虚拟环境创建时并没

配置Jupyter Notebook 1 修改Jupyter Notebook的工作目录 Jupyter默认打开的是用户目录,使用如下步骤自行修改: CMD生成Jupyter配置文件: (python36) C:\Users\Administrator>jupyter notebook --generate-config Writing default config to: C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_notebook_config.py 用记

本文示例yaml文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本.依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建.管理与拓展. 图1 2 虚拟环境的搭建与使用 2.1 使用con

IPython从Python发展而来,更倾向于科学计算.互联网数据分析更喜欢用. 首先切换root用户: sudo su - pip3自动安装ipython yuchaodeMacBook-Pro:~ root# pip3 install ipython 自动安装完成后建立软连接,方便使用 yuchaodeMacBook-Pro:bin root# ln -s /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/bin/ipython /usr/l

安装anaconda 使用如下命令下载: wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 如果非root用户无法下载,可尝试使用sudo wget下载. 运行如下命令安装 bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 按照提示安装即可,安装后会提示修改PATH路径,如下: export PATH=/home/youname/anaconda3/bin:$PATH 编辑

IPython从Python发展而来,更倾向于科学计算.互联网数据分析更喜欢用. 首先切换root用户: su - root pip3自动安装ipython [root@hear ~]# ipythonPython 3.6.7 (default, Dec 3 2018, 10:45:52) Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more informationIPython 7.2.0 -- An enhanced Interactive Py

1.检验当前conda的版本 conda -V C:\Users>conda -V conda 4.10.1 2.conda 常用的命令 查看已有的虚拟环境 C:\Users>conda env list # conda environments: # base * D:\APP\Anaconda3 clone D:\APP\Anaconda3\envs\clone king D:\APP\Anaconda3\envs\king opencv D:\APP\Anaconda3\envs\ope

conda创建python虚拟环境 前言 conda常用的命令: conda list 查看安装了哪些包. conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 conda update conda 检查更新当前conda 一.虚拟环境的作用 问题:如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了. 解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟

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

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4290955.html 第二十一章并发 第一章对象导论 >>>>封装<<<< 被隐藏(也即封装)的部分通常代表对象内部脆弱的部分,它们很容易被程序员所毁坏,因

这个错误的原因可能是,anaconda安装的python版本为3.7,现在tensorflow仅支持python 3.6   改变python版本:首先在命令行创建一个名为python36的环境,指定的Python版本是3.6.如下: conda create --name python36 python=3.6 activate python36 python --version #查看 发现已经是3.6版本 现在在命令行里试一下: python import tensorflow 发现可以用

一.背景 学了一段时间的语法,总感觉入不了门,所以找点小项目练练手,项目来自网络. 二.创建虚拟环境,并安装Django 使用Python中的virtualenv搭建一个mysite_env全新的环境. virtualenv --no-site-packages mysite_env 进入mysite_env目录下的Scripts子目录,运行activate命令,激活该虚拟环境,此时的命令行提示符将以(mysite_env)开头. 运行pip install django命令. 三.创建工程 进

今天搭建了Keras深度学习的环境 详细记录一下 安装Anaconda3 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. Anaconda3官网下载:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 选适合的版本安装即可 安装的时候记得勾选add anaconda to my PATH environment variable 安装好之后检查一下: 没有问题. 在A

一,anancona 安装 https://repo.anaconda.com/archive/ conda create -n caffe_gpu -c defaults python=3.6 caffe-gpu conda create -n caffe -c defaults python=3.6 caffe 测试: import caffe python -c "import caffe; print dir(caffe)" 参考:https://blog.csdn.net/w