1.官网上下载安装包: https://anaconda.cloud/installers 2.使用xftp等工具上传到服务节点,运行安装包 sh Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh 安装时根据提示按Enter键或输入"yes"; 如下提示时输入自定义安装目录: Anaconda3 will now be installed into this location: /roo
打包某个python环境 在打包之前如果没有conda-pack包的话，需要安装pip install conda-pack 进行python环境打包： conda pack -n py36 -o py366.tar.gz Py36是需要打包的已存在的python环境，py366.tar.gz是我们打包后压缩包的名称 使用包 解压缩py366.tar.gz: mkdir py366 tar -zxvf
如果出现这种情况是因为有人在服务器上安装了conda。conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。 使用以下命令看是不是服务器上安装了conda conda --version 退出conda虚拟环境方法 conda deactiv
FROM Fedora:fc34 RUN curl --output anaconda.sh https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh && \ chmod u+x anaconda.sh && ./anaconda.sh -b -p /root/anaconda3 && eval "$(/root/anaconda3/bin/
1.创建虚拟环境 conda create --name yourEnv python=3.6 --name：也可以缩写为 【-n】 yourEnv：是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/环境名 目录 python=3.6：是python的版本号。也可以指定为其他版本，若未指定，默认为是装anaconda时python的版本 2.其他
【 Jupyter Notebook】快速上手 存在问题 conda没了 anaconda有 cmd里没法用conda命令 命令行下 H键查看其他快捷键 【matplotlib入门教程】数据分析小能手 https://matplotlib.org/stable/gallery/index Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台
1，虚拟环境的创建和环境安装 #打开anaconda prompt终端，输入 #查看当前有哪些虚拟环境 conda info --envs #其中，deeplearning为环境的名称 conda create -n deeplearning # 激活并进入环境 conda activate deeplearning #安装环境包 pip install pandas -i https://pypi.mirro
1.anaconda下载 https://www.anaconda.com/products/distribution 2.anaconda更新清华镜像源 anaconda界面→file→preferences→configure conda 清空复制粘接以下内容 channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghu
Anaconda更改虚拟环境安装位置 conda config --show 下面这个命令也可以查看 anaconda 的环境配置 conda info 查看虚拟环境安装位置的结果如下： 修改配置语法： conda config --add key value #添加语法 conda config --remove key value #删
Centos7.6搭建jupyternotebook 注：root环境 一、下载安装Anaconda3 1、wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh 2、安装bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh 二、环境配置： 1、添加PATH到/root/.bashrc文件中 1.1vim /root/.
Conda方式安装MindSpore CPU版本 win10 x64 1.先安装conda环境 2.创建并进入Conda虚拟环境 conda create -c conda-forge -n mindspore_py39 -c conda-forge python=3.9.0 通过conda config --add channels http://xxxxx 添加国内镜像源 修改后的.condarc文件，路径C:\Users\xxx
由于没有管理权限，但工作又需要在计算节点配置一些基本的软件。终于只能通过scp将管理节点的conda环境整个打包到计算节点中。中间还是遇到一些麻烦的，但总算是解决了。 一 迁移anaconda 点击查看代码 scp -r 路径/miniconda3 用户@ip:要迁入得路径 二 修改配置文件 点击查看代码
原文链接 虚拟环境安装 若安装失败，可能权限不够，需要在根用户下安装。 进入根用户方法：https://mp.weixin.qq.com/s/RT_Yw-NB7LS1f1P59yPrbg 安装torch pip install torch 或者使用： conda install torch 报错PackageNotFound 错误信息： Fetching package metadata ........... Pac
问题1： 连接上远程服务器后，输入 python 发现python版本只有2.7 。试图使用以下方式更新： sudo apt install python3.9 会出现如下报错信息： 解决方式： 一般不直接更新python，而是在自己的home内部下载anaconda。2022年7月12日时下载最新linux版本anaconda所使用的指令为： wget https
列举 conda env list 创建 # 语法conda create -n 虚拟环境名字 python=版本# 示例conda create -n bigdata01 python=3.7conda create -n bigdata02 python=3.9conda env list 切换 # 语法conda activate 虚拟环境名字# 示例conda activate bigdata01conda activate bigdata02con
1、安装运行环境 工欲善其事，必先利其器，每次安装运行环境都让我头痛不已，因为总有一些莫名奇妙的问题。但这次根据书本上p9页的安装步骤，还算顺利。 1）、下载Ananconda 之前一直没安装这个Anaconda，这次实在没办法了，就找个教程一步一步安装。 附上我参考的博文：python与anaconda安装（先安
下载 国内源下载-miniconda 或 国内源下载-anaconda 命令 查看conda信息 conda info 创建环境 conda create --name 环境名 python=3.* 激活环境 conda activate 环境名 此时如果运行成功, 命令行会有 [环境名] 的提示 退出当前环境 conda deactivate 导出当前环境信息 conda
今天使用tensorflow1.2.0的时候，无法正确访问tensorboard，我当时tensorboard版本是1.15.0，bd后发现： 注意 tensorflow 和tensorboard之间的版本匹配 tensorboard出现在 1.6.0之后 尽量安装1.6之后的tensorflow版本 使用conda 安装一般自带tensorboard tensorboard使用命令 打开anacon
查看虚拟环境 使用以下命令可以看到conda已安装的环境 conda env list 创建虚拟环境 conda create -n [venvname] 将[venvname]替换成需要的名字 如果需要指定python版本，则可以 conda create -n [venvname] python=3.7.0 以上操作均需要在联网状态下进行 激活虚拟环境 con
Linux安装Anaconda并离线创建环境 Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。 conda能支持Python、R、Java、JavaScript、C等语言包、依赖和环境管理工具。 conda能在Windows、MacOS、Linux上运行开源的软件
1.打包conda环境 pip install conda-pack conda pack -n yourEnvName 2.编写singularity构建文件 vim Singularity Bootstrap: docker From: continuumio/miniconda3 %files yourEnvName.tar.gz /yourEnvName.tar.gz %post tar zxvf /yourEnvName.tar.gz -C /op
Conda 使用教程 Conda的安装，加速配置详见：清华大学开源站 1、创建Conda环境 使用conda可以在电脑上创建很多套相互隔离的Python环境，命令如下： # 语法 conda create --name <env_name> python=<version> [package_name1] [package_name2] [...] # 样例 创建一个名为PaddleOCR的环境
一 安装 conda， 类似于 maven , 安装 sh 插件, 模块 wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh conda source ~/.bashrc rm -rf /root/miniconda3/ c
Miniconda简介 Miniconda是一款小巧的python环境管理工具，安装包大约只有50M多点，其安装程序中包含conda软件包管理器和Python。一旦安装了Miniconda，就可以使用conda命令安装任何其他软件工具包并创建环境等。 一、下载 可以进入miniconda的官网下载，也可通过以下链接直接进入下载页
安装（更新）好了显卡驱动以后。我们按下win+R组合键，打开cmd命令窗口。输入如下的命令。 这里cuda version 11.4 是此显卡支持的最大版本号 如果显示 C:\Users\Administrator>nvidia-smi'nvidia' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件 处理方式：将C:\Prog
