虚拟环境的搭建 优点 1、使不同应用开发环境相互独立 2、环境升级不影响其他应用，也不会影响全局的python环境 3、防止出现包管理混乱及包版本冲突 一、windows 安装 # 建议使用pip3安装到python3环境下 pip3 install virtualenv pip3 install virtualenvwrapper-win 配置虚拟环
前言 深度学习框架TensorFlow和Pytorch的GPU版本搭建基础要求是显卡应当为NVIDIA系列，并将显卡驱动升级为最高版本。 显卡驱动下载地址：官方驱动 | NVIDIA ，根据自己的显卡型号选择相应的驱动版本。 一、查看CUDA版本 安装好显卡最新版本驱动后，在桌面单击鼠标右键会出现NVIDIA控制面
python3虚拟环境 # 进入目录 cd my-probject # 创建虚拟环境 python3 -m venv myvenv 激活虚拟环境 平台 Shell 用于激活虚拟环境的命令 POSIX bash/zsh $ source /bin/activate fish $ source /bin/activate.fish csh/tcsh $ source /bin/activate.csh PowerShe
1. 在dos中输入conda activate 虚拟环境，激活虚拟环境； 2. 安装ipykernel，输入 pip install ipykernel 3. 添加环境变量，输入 python -m ipykernel install --name 虚拟环境 4. 重启jupyter notebook： 完成！！！！！！
ubuntu 安装anaconda3 官网https://www.anaconda.com/下载https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 安装 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh 下载完成后，输入以下命令执行所下载的安装程序： bash Anaconda3-2021.11-Lin
1.下载Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh并运行如下命令，按提示操作完成后退出、重进命令行。 bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 2.创建新环境，命令中的yourEnv指新创建的虚拟环境的名字，可自己命名。 conda create --name yourEnv python=3.7 3.进入（或激活）所创建的虚拟环境
创建可移植的python环境 工作时使用的系统不联网，而且自带的python环境库不完整，每次干活都心累，所以想要做一个可移植的精简版的python环境。 开始前的准备： Ubuntu18.04 python源码 virtualenv 这里首先装Linux版本的，Windows版本的之后补上。 python源码安装 在官网下载python源
Opencv的版本只支持对应的版本 例如opencv3.4.1.15 仅支持python3.6 最新Opencv对应的Python版本https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv 转自 https://blog.csdn.net/Co_zy/article/details/77412610 导入Scipy包 https://blog.csdn.net/qq_44420246/artic
目录 Flask框架环境搭建安装虚拟环境创建虚拟环境激活虚拟环境退出虚拟环境指定python解释器 安装Flask开始flask操作 Flask框架环境搭建 Flask依赖外部的两个库：werkzeug（路由模块）和jinja2，这两个是Flask的核心。 虚拟环境的作用：在一台计算机开发多个不同的项目，需要用到
MLOps极致细节：14. Azure ML案例：数据集预处理 这一章节我们将介绍我们在Azure ML案例中所使用的数据集，并且对其进行一些预处理，包括填补空缺，编码，添加特征等。 Win10IDE：VSCodeAnaconda代码地址 文章目录 MLOps极致细节：14. Azure ML案例：数据集预处理 1 搭建虚拟环境2 数据集预处
方法： 在anaconda-environment-create创建python3.6版本的名为py36的环境； 打开anaconda prompt， >>conda activate py36 >>conda install tensorflow==2.1 >>打开pycharm后,将setting里的环境调成虚拟环境py36 >>根据需要安装对应版本的库 可能会遇到的问题及解决： 1.若安装的虚拟
最全的Python虚拟环境使用方法 关于Python虚拟环境管理，曾经做为一名新人一直不以为意，心想反正都是我要用的库，全安装在一起，要用直接导入，多好。可是，后来，懂得越来越多的我，不仅流下了悔恨了泪水呀，这一次，关于Python虚拟环境管理的方法一网打尽，喜欢哪种方式，大家自己选吧。再说一次虚拟环
如果安装过程非常慢，或者失败，可以先增加源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes Conda Fo
Error： IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'. 解决方案，直接上配置文件： "terminal.integrated.profiles.windows": { "PowerShell": { "source": "PowerShell", &
1. 介绍 本文基于ubuntu20.04配置的ython虚拟环境同样适用于python环境，默认是python3x的其他ubuntu版本 1. 准备 1.1 安装pip sudo apt install python3-pip -i https://pypi.douban.com/simple/ 1.2 安装虚拟环境 pip3 install virtualenv -i https://pypi.douban.com/simple/
参考链接：https://blog.csdn.net/Jeremy_lf/article/details/102864102 1、查看当前系统所有的conda环境 conda info -e or conda env list 2、查看安装了哪些包 conda list 3、查看cuda版本号 at /usr/local/cuda/version.txt 或者 nvcc -V 4、创建虚拟环境 conda creat
本文主要介绍使用VS Code编写Python程序时，配置Python的虚拟环境(venv)和配置Python代码自动补全(智能提示)的方法。 原文地址：VS Code配置Python虚拟环境(venv)和代码自动补全(智能提示)
第一节：虚拟环境 1.0 虚拟环境为什么需要虚拟环境： 到目前位置，我们所有的第三方包安装都是直接通过pip install xx的方式进行安装的，这样安装会将那个包安装到你的系统级的Python环境中。但是这样有一个问题，就是如果你现在用Django 1.10.x写了个网站，然后你的领导跟你说，之前有
vscode使用python虚拟环境 创建好虚拟环境之后，在vscode中配置使用python的虚拟环境。 首先打开设置，然后搜索python venv， 在python: Venv Path中设置为~/venv，这个的意思是指定当前目录的venv文件夹。 或者可以设置一个完整的路径来添加虚拟环境。 设置好之后，回到文件，使用ctrl+shif
1. 下载虚拟环境包 pip install virtualenv 2. 创建虚拟环境 在当前目录下创建 virtualenv -p python venv1 3. 进入虚拟环境 cd venv1/Scripts activate 4. 退出虚拟环境 deactivate
名称空间与虚拟环境 名称空间 当多个应用出现相同的别名时，正常情况下的反向解析是没有办法自动识别前缀的，这种情况下就需要用到名称空间 总路由 urlpatterns = [ url(r'^admin/', admin.site.urls), url(r'^app01/', include('app01.urls', namespace='app01'
Django uwsgi 1、首先将代码拉到服务器 cd /home/bigllxx # 我把代码放这里，大家随便放，记住这个位置即可 git clone git@github.com:xxxx/MeijiTestPlatform.git # 我的项目名称叫 MeijiTestPlatform 2、新建虚拟环境并拉依赖 pip3 install virtualenv cd MeijiTestPlatform
环境配置 系统：Windows11 我开始学Python是通过 官方包+Atom 进行的，但是随着学习的需要，我要对我的版本进行管理，所以就选择Anaconda来学习使用。 介绍 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。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下
虚拟环境 # 在正常开发中，我们会给每一个项目配备一个该项目独有的解释器环境(虚拟环境) # 如下图：我们在练习阶段，在不同的学习阶段我们都会使用到不同的模块，所有会下载很多模块，这样我们到后期写项目的时候之前的一些模块完全就用不到，所以我们到了真正的实际工作中，就要用到虚
新建文件夹命令： mkdir 文件名 新建文件命令： type null> 文件名.文件类型 新建文件命令：mkdir 文件名.文件类型 flask搭建类似DJango框架模式 使用方法： 1.创建app应用文件夹(命名可自行命名) 2.在app应用下创建个__init__.py文件 3.在app应用下分别创建views.py文件,models.py，form
