1. 查看已安装包库 pip list 2. linux下下载虚拟环境 sudo apt-get install python-virtualenv 3.建立全新的virtualenv环境 virtualenv –system-site-packages ~/tensorflow 4.激活虚拟环境并进入[命令行前面有个括号,标注当前虚拟环境] source ~/tensorflow/bin/activate 5. 在虚拟环境下安装tensorflow pip install --upgrade

前几天刚下一个deepin系统,是基于linux 内核的,界面的设计有些mac的feel 感觉还是挺不错的,之后就赶紧配置了一下tensorflow ,尽管之前配置过,但是这次还是遇到点儿问题,所以说记录一下全过程. 1.想要配置tensorflow 就要先配置一下python的环境,选择的是anaconda 来进行管理python环境的 首先打开anaconda 的官网,之后在官网上下载linux 的Python3版本的anaconda ,下载下来是一个.sh的文件,下面是一张图片 2.打开终

python虚拟环境 由于TensorFlow只支持某些版本的python解释器,如Python3.6.如果其他版本用户要使用TensorFlow就必须安装受支持的python版本.为了方便在不同项目中使用不同版本的python,可以考虑Virtualenv创建虚拟环境. 以下为windows环境创建.启用.停用.删除虚拟环境的方法 python --version 打印的是系统环境变量里第一个找到的python解释器版本3.7 pip3 install virtualenv 安装virtual

1.为什么要使用虚拟环境 在Python中,不同的应用可能需要用到不同版本的第三方包,而这些第三方包被统一存放到目录site-packages中,不同版本的包容易相互覆盖,如安装Django 2.1时,把Django 1.8 覆盖掉.导致使用Django 1.8的应用可能出现问题.因此需要使用虚拟环境,隔离出不同的'空间':让每个应用拥有各自独立的环境来使用各自不同的第三方包. 而使用Virtualenv就可以为应用创建虚拟环境. 2.安装和配置Virtualenv 操作系统:Mac/Linux

1.  在win10中利用Anaconda直接安装tensorflow-gpu 不需要另行安装cuda cudnn 但是不知道电脑会自动适配所需的版本吗,不过把电脑显卡驱动更新一下,就都也可以了吧. https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/83690575?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.add_param_

前言:进行python项目开发的时候,由于不同的项目需要使用不同的资源包和相关的配置,因此创建多个python虚拟环境,在虚拟环境下开发就显得很有必要. 安装虚拟环境 步骤: 打开Linux终端(快捷键Ctrl+Alt+T),输入命令: sudo apt install python-virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper 说明:以上两条命令逐条执行,完成后虚拟环境安装完毕. 或者可以使用pip安装,前提是安装了pip,一般python自带了

naconda修改国内镜像源 国外网络有时太慢,可以通过配置把下载源改为国内的通过 conda config 命令生成配置文件,这里使用清华的镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 首先,打开Anaconda Prompt窗口,执行命令:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/然后,执行命

Python虚拟环境的安装和配置-virtualenv与windows下多个python版本共存 windows下多个python版本共存 https://www.python.org/downloads/ 1.下载并安装python3.6版本与2.7版本 2.添加python3.6和2.7的环境变量 3.将python36目录下的python.exe重新命名为python3.exe 将python27目录下的python.exe重新命名为python2.exe 4.在命令行下分别输入pytho

一 虚拟环境 virtual environment 它是一个虚拟化,从电脑独立开辟出来的环境.通俗的来讲,虚拟环境就是借助虚拟机docker来把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,各个容器之间互相隔离,互不影响.譬如,本次学习需要用到Django,我们可以做一个Django的虚拟环境,里面只需要安装Django相关包就可以了,需要Scrapy库,就在开辟一个独立空间来学习Scrapy库相关就行了. 二  前言:为什么要用虚拟

我这里觉得还是一步到位用virtualenvwrapper  工具,不再讲述virtualenv了,有了工具很好用 windows : 首先安装工具 pip install virtualenvwrapper 如果想自定义虚拟环境位置,可以修改环境变量,路径自己指定想要放虚拟环境的地方 修改环境变量:WORKON_HOME : 所有虚拟环境存储位置的路径 (这样我们创建的虚拟环境就知可以按照我的需求存放) 指定安装python3的虚拟环境:--python参数后面指向安装Python3 的路径,

前言 嘿,各位小伙伴们,晚上好呀,新年快乐,注意预防流感哈,就不要出去浪了,万一中奖了,嗯...,还是当个宅男,宅男无敌,哈哈哈, 过年了,村都被封了,哎,出都出不去,想着干点啥,就把以前没完善的继续完善一下,今天呢,还是继续说python的虚拟环境,因为上次的虚拟环境,写的并不是太完整,还差一些,因为我写的,主要是针对除初学者或者接触过一点的,基础不是太好的,所以用了很多图片,上次的太长了,只能分成两次了,好了,咱们开始正文吧 python虚拟环境配置(上):https://www.cnblo

关键词:时钟.PLL.Mux.Divider.Gate.clk_summary等. 时钟和电源是各种设备的基础设施,整个时钟框架可以抽象为几种基本的元器件:负责提供晶振 Linux内核提供了良好的CCF(Common Clock Framework),框架的两端一个是provider,一个是consumer. provider指的是提供时钟模块,包括晶振.PLL.Mux.Divider.Gate等,consumer指的是使用这些时钟的模块. 1. Linux时钟框架基础 相关文档对时钟框架做了详

一.virtualenv virtualenv是如何创建"独立"的Python运行环境的呢? 原理很简单,就是把系统Python复制一份到virtualenv的环境,用命令source venv/bin/activate进入一个virtualenv环境时,virtualenv会修改相关环境变量,让命令python和pip均指向当前的virtualenv环境. linux提供的虚拟环境工具有virtualenv, pipenv #指定清华源下载pip的包 pip3 install -i

问题: 该篇解决如何在同一个操作系统中可以便捷诶的使用多个python版本.有时候我们在开发的时候会同时需要python2 和python3环境,或者是需要不同的版本,都可以尽心如下配置. (1)在cmd 环境下.我们输入python 发现是python3.6.0版本 (2)我们现在需要的是再配置一个python虚拟环境,可以使用另一个已安装的版本--(博主以还安装了python3.7为例) 配置步骤如下: (1)输入 pip install virtualenv 进行虚拟环境的安装. 安装成功

Linux创建Python虚拟环境 安装 pip install virtualenv 基本使用 为一个工程创建一个虚拟环境: $ cd my_project $ virtualenv venv #venv为虚拟环境目录名,目录名自定义 virtualenv venv 将会在当前的目录中创建一个文件夹,包含了Python可执行文件,以及 pip 库的一份拷贝,这样就能安装其他包了.虚拟环境的名字(此例中是 venv )可以是任意的:若省略名字将会把文件均放在当前目录. 在任何你运行命令的目录中,

安装虚拟环境 系统:CentOS 7.2 python版本:Python 2.7.5 1.虚拟环境介绍 虚拟环境是Python解释器的一个私有副本,在这个环境中你可以安装私有包,而且不会影响系统中安装的全局Python解释器 虚拟环境非常有用,可以在系统的 Python 解释器中避免包的混乱和版本的冲突.为每个程 序单独创建虚拟环境可以保证程序只能访问虚拟环境中的包,从而保持全局解释器的干净 整洁,使其只作为创建(更多)虚拟环境的源.使用虚拟环境还有个好处,那就是不需要 管理员权限. 虚拟环境使

对于Python开发新手,很多人会迷茫那些各种名目的工具和概念,如Python2.7, Python3.3, Distribute, pip, virtualenv,Setuptools, easy_install, 这些东东到底干嘛的,有什么作用,为什么每个配置教程总会碰到它们,到底该如何选择?好吧,不必都搞懂,只要知道当前怎么配置最合适就行了.本文记录了最新的Python虚拟环境配置流程,个人觉得也是最优雅干净的配置方式,如果还在用一些乱糟糟的方法配置,还是弃暗投明吧. 环境:Win8.1,

最小化安装的centos7中并没有安装python3 1.安装python3 1)下载安装包: wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.2/Python-3.6.2.tgz 2)解压: tar -zxvf Python-3.6.2.tgz 3)切换到解压路径下编译安装: ./configure prefix=/usr/local/python3 make make install 4)添加软链到执行目录下: ln -s /usr/local/pyth

一.了解Python虚拟环境 所谓虚拟环境可以理解为不同的不连通的本地设备,打个比方就是在一台电脑上能做到多台电脑能做的事情. 例如:现在我们有两个项目需要不同的配置,记为A项目需要库a----------B项目需要库b(****这里要提一下,虚拟环境不止一个,好比一个文件夹里有好几个子文件夹,不同的子文件夹存放不同版本的库).当我们需要一会开发A,一会开发B时,我们总不能一会下载a库卸载b库(或者下载b库卸载a库),这时候虚拟环境就能很好的解决这个问题. 我们只需要安装虚拟环境并创建不同的子环

针对 linux系统中 python虚拟环境 设置环境变量 2种方法: 1.在建好的虚拟环境的 venv/bin/active 文件中,写入需要的环境变量,再进入虚拟环境: 如 配置文件路径 JERRY_CONFIG="/mnt/e/jerry/config/config.local.yml" export JERRY_CONFIG 步骤如下图; 打开文件: 找个地方 设置环境变量 重新进入虚拟环境:发现添加成功 2.在 通过 source xxx/venv/bin/active 进入

1.安装 virtualenvwrapper-win pip3 install virtualenvwrapper-win 2.然后使用workon查看是否安装成功(workon是简化操作的神级命令之一,下面你就可以体会到) (出现这个,这说明安装成功) 3.通过新方法新建我们的虚拟环境:mkvirtualenv 虚拟环境名 mkvirtualenv py3scrapy 4.配置.给你虚拟环境安装目录设置一个专门(你想放)的目录 通过上面的步骤,创建虚拟环境,默认放在C:\Users\电脑用户名