问题:跑openpose代码的时候,出现问题 tensorpack 0.8.6 requires tqdm>4.11.1, which is not installed.tf-pose 0.1.0 requires argparse>=1.1, which is not installed.tf-pose 0.1.0 requires dill==0.2.7.1, which is not installed.tf-pose 0.1.0 requires fire>=0.1.3, whi

帮客户买了一个vps, 结果里面装了一堆没用的软件,所以全部删掉 CentOS 桌面安装大多都是 以软件包的 形式安装 所以 最好是设置好 国内的yum 源, 然后执行: >yum grouplist 列出所有的 “软件包” Installed Groups: X 窗口系统   Yum Utilities   万维网服务器   图形   基于文本的互联网   开发工具   拨号联网支持   游戏和娱乐   系统工具   编辑器   网络服务器   视频和音频   邮件服务器 删除桌面环境就执行:

Traceback (most recent call last):是什么意思? 追踪(最后调用) pip.ini添加 https://www.cnblogs.com/lsdb/p/9188204.html 创建 %APPDATA%\pip\目录 mkdir %APPDATA%\pip\ cd %APPDATA%\pip\ cat > pip.ini [global] trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn index-url = https://pyp

前言 安装完软件必要添加环境变量.指令很少,然而长时间不写就会不自信:我写的对吗?于是百度开始,于是发现又是各有千秋.好吧,好记星不如烂笔头.当然,最重要的是,百度出来的都他妈的是如何添加环境变量,只字不提删除和修改.显然,都是像我一样的外门汉做笔记的,用啥写啥. 增加环境变量 百度出来的都是修改/etc/profile文件,添加export var=value.我也没认真去看linux的指令的书,不过发现一个不错的做法. 在/etc/profile.d/下有一堆sh脚本,这些脚本就是系统初始化

一.安装多个包 1.有网的服务器 1.生成requirement.txt文件 pip freeze >/tmp/wheel_pip/requirements.txt 这个命令会把当前环境下面的pip安装包名,都放到文件中 2.打包pip和wheel的whl文件 pip wheel --wheel-dir=/tmp/wheel_pip pip pip wheel --wheel-dir=/tmp/wheel_pip wheel 如果没有wheel,就pip install wheel安装 3. 打

环境清理: #删除所有容器sudo docker rm -f $(sudo docker ps -qa) #删除/var/etcd目录sudo rm -rf /var/etcd #删除/var/lib/kubelet/目录,删除前先卸载for m in $(sudo tac /proc/mounts | sudo awk '{print $2}'|sudo grep /var/lib/kubelet);do sudo umount $m||truedonesudo rm -rf /var/lib

公司有几台虚拟机安装的是CentOS7的桌面环境,平时也是用终端访问,于是在服务器卡住需要重启时,顺便就把桌面环境给卸载了:测试了好多方法均不成功,最终找到了可行的方式,以此记录: [root@yunyue01 ~]# yum list installed |grep -Pi '(gnome)' # 找到已安装的跟gnome相关的软件 gnome-abrt.x86_64 0.3.4-9.el7 @anaconda gnome-bluetooth.x86_64 1:3.28.2-1.el7 @an

0.安装虚拟环境 pip install virtualenv   virtualenv env1   source env1/bin/activate   1. 将包依赖信息保存在requirements.txt文件 pip freeze > requirements.txt   2.根据依赖文件安装依赖 pip install -r requirements.txt   3.根据依赖文件下载依赖包 pip install -d /path/to/save/ -r requirements.t

导出:    pip freeze > requirements.txt 安装:    pip install -r requirements.txt

在Anaconda中conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是环境管理与包管理.所以对虚拟环境进行创建.删除等操作需要使用conda命令. conda install 和 pip install 区别 通常我们可以使用conda和pip两种方式来下载和卸载安装包,这里说一下这两种方式使用的区别.conda是一种通用包管理系统,可以构建和管理任何语言的任何类型的软件,因此,它也使用于Python包.pip是Python官当认可的包管理器,最常用于安装在Python包索引(PyP

转自:http://beanocean.diandian.com/post/2013-11-09/40060047963 注: 1.作者的系统是Ubuntu 13.10,在其他linux发行版中环境变量的设置方式类似但会有不同: 2. 这里以环境变量PATH为例,环境变量还可以有很多,也可以自己定义名称. 什么是环境变量 环境变量一般是指在操作系统中用来指定操作系统运行环境的一些参数,比如临时文件夹位置和系统文件夹位置等［1］.因为一些参数可以被当做系统默认的设置,如此以来,在运行某个程序的时候

环境 有网的机器(192.168.19.222):rhe65,python2.7.13,pip9.0.1 离线机器(192.168.19.203):rhe65,python2.6 FTP(192.168.20.25):有已经编译好的python2.7.13的zip包 离线安装思路 准备安装包,借助pip下载依赖环境到指定路径 将下载的包压缩上传到离线环境 在离线环境准备同有网机器的python环境(python2.7.13,pip9.0.1) 开始安装 有网机器 #从豆瓣源下载pip和ansib

1.conda安装 在https://repo.continuum.io/miniconda/选择conda版本 wget "https://repo.continuum.io/archive/Miniconda2-4.5.12-Linux-x86_64.sh" bash Miniconda2-4.5.12-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc 2.添加镜像源 conda config --add channels conda-forge conda con

转自:  http://qicheng0211.blog.51cto.com/3958621/1561685 谢谢作者的辛苦付出 virtualenv可以搭建虚拟且独立的python环境,可以使每个项目环境与其他项目独立开来,保持环境的干净,解决包冲突问题. 一.安装virtualenv virtualenv实际上是一个python包,所以我们可以用easy_install或者pip安装.下面介绍在CentOS系统上的安装方法. easy_install安装方式: 1 2 [root@local

virtualenv可以搭建虚拟且独立的python环境,可以使每个项目环境与其他项目独立开来,保持环境的干净,解决包冲突问题. 一.安装virtualenv virtualenv实际上是一个python包,所以我们可以用easy_install或者pip安装.下面介绍在CentOS系统上的安装方法. easy_install安装方式: 1 2 [root@localhost ~]# yum install python-setuptools python-devel [root@localho

Anaconda多环境多版本python配置指导 字数3696 阅读644 评论0 喜欢0 最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由 于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多数练习源码都是基于2.x的,而有些有些module在python3.x上没有,因此为装这些 包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,它是python科学计算的一个分发版,据说常用的包都打包在里边了.并由 此得知还有不少该类型的软件.安装完成之后也遇到了

Python3安装和使用 1.安装 Python管方下载地址 选择Customize installation安装,并且勾选Add Python 3.X to PATH. 勾选Documentation.pip.tcl/tk and IDLE.Python test suite.py launcher.for all users. 勾选Associate files with Python.Add Python to environment variable和Create shortcuts 注

1- 简介 官网:https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,适用于数据分析的Python工具,也可以用在大数据和人工智能领域. 支持 Linux, Mac, Windows系统; 包含了Python和相关的配套工具,包括许多非常有用的第三方库; 利用Conda来管理包和运行环境,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题; Conda 用来管理包(packages).依赖与环境(environment)的

standard procedure in pyCharm for creating environment when Anaconda installed Create a conda env via pyCharm open pyCharm create new project -- select Conda as New env using. Locations: ~\Anaconda_x\envs\py3env PythonVersion: python3.6 (python2.x as

python3 独立环境 virtualenv & conda virtualenv 创建独立python环境 virtualenv env_name -p /usr/bin/python3 --no-site-packages 已被移除 激活独立环境 source env_name/bin/activate 退出独立环境 deactivate 删除不需要的独立环境 rm -rf env_name conda 创建名为 tensorflow 的 conda 环境 conda create -n