安装时报错 问题描述 安装到最后一步“摘要”时，报错 “安装遇到一个错误，导致安装失败”。 正确安装流程的末两步图如下，而我遇到的错误是在摘要出报错。 网上搜了下后，判断这是因为之前安装过anaconda没卸载干净。 解决方法 尝试直接删anaconda文件无果后，选择用powerMyMac和funter
minist手写数字识别环境配置（pycharm,anaconda） 1.下载pytorch包 推荐使用命令行下载（会快些） 打开conda的命令行 创建环境：conda create --环境名 python=版本 激活环境：输入conda activate 环境名/环境路径 安装torch：conda install torch 可能出现的问题（没有添加系统环境变量） 解决：A
在下载的时候，踩了很多坑才弄好，所以来通俗易懂地记录一下错误，希望能对其他人有帮助。 首先要下载好cuda和cudnn，直接从官网选择对应的版本，获取相关的命名在anaconda中运行。 记得要加上后面的c pytorch，否则就会默认下载为cpu版本 如果已经下载为cpu版本，必须得先卸载再重新下。 可
查看所有安装的包 const list 查看conda配置信息（可用于查看源信息等） conda config --show 查看conda版本 conda --version 检测目前安装了哪些环境变量 conda info --envs 创建一个环境（ename填想要创建的环境名称，python=后填想要在此环境下创建的python版本） conda create
问题： 使用conda 安装fastqc找不到包 解决：添加中科大anoconda源安装 结果：成功 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels ht
笔记本rtx2060 #创建环境 conda create -n torch python=3.8 #激活环境 conda activate torch #安装 conda install pytorch=1.7.0 torchvision=0.8.1 torchaudio cudatoolkit=10.2 #查看一下列表 conda list #进入python编进 python #导入 >>>import torch #版本信息 >>> torch._
annaconda和创建python环境 1 annaconda下载安装２annaconda使用 1 annaconda下载安装 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 在下载路径下打开终端 bash 文件名 然后一路yes即可 重启终端之后，就可以使用annaconda了。但先换源，将conda和pip的软件源修
电脑环境: python 3.8 anaconda-5.3.1 主要依赖包及版本： gdal==3.2.3 Fiona ==1.8.19 shapely ==1.7.1 pyproj == 3.1.0 注意事项： 先安装gdal，再安装其他依赖包上述所列非所有依赖包，其他依赖包还有rtree等 上述包whl文件附链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1VRFzTEw6yLg8Zz6Q
Conda 简介 Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统，可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。 Conda 可快速安装、运行和更新包及其依赖项。 Conda 可以轻松地在计算机上创建、保存、加载和切换环境。 它是为 Python 程序而创造的，但它可以打包和分发任何语言的软件。 简单来
pytorch环境配置 1、根据要运行的代码来选择安装哪个版本的pytorch和python，依据代码配置相关的环境； 2、环境配置 例如：我要运行的一个代码环境是：pytorch 1.5.0 和python 3.6.5 conda create -n pytorch1.5 python=3.6.5 其中pytorch1.5是为配置的环境取的环境名； 激活环境： conda a
1.目的：为了让项目运行在一个独立的局部的Python环境中，使得不同环境的项目互不干扰。 2.创建虚拟环境： conda create -n ENV python==3.6 其中，ENV是你新建的环境名，可以任意指定，环境名之后是Python版本，必须得有。 3.激活建立的虚拟环境： conda activate ENV 其中，ENV是你新建的环境名
首先可以看一下自己在conda里面配置了哪些环境，使用conda env list 1.在cmd中切换到想要的环境，比如说adda 2.在adda环境中中安装好ipykernel 3.python -m ipykernel install --name adda 执行完这个语句之后，会自动在目录【C:\ProgramData\jupyter\kernels】(类似)生成
Anaconda镜像文件操作 一、Anaconda查看镜像配置 //input: conda config --show channels //output: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ defaults 二、添加清华大学镜像 conda config -
拜读了Ｂ站的一位大神的视频，附上安装mmdetection视频，，若侵权会马上删除 首先声明本人是ubuntu16.04 cuda10.1 第一步：需要创建虚拟环境open-mmlab，为啥创建不多说，不懂的先去学习一下，比较简单，就是创建的环境能保持独立，不会和其他环境混。 在终端执行：conda create -n open-mmlab 安
部署目标： 1、centos 部署conda 2、部署jupyter notebook 3、jupyter notebook自动代码补全 4、jupyter notebook自动识别多虚拟环境 5、jupyter notebook可支持其他主机访问 部署环境： Win10安装虚拟机，centos7.9 部署流程： 1、conda官网下载Miniconda，Miniconda3 Linux 64-b
文章目录 win11+RTX3060搭建tf2.6深度学习环境1.所需软件2.安装cuda3.配置cudnn4.conda添加新环境并下载tf2.65.测试gpu参考文献 win11+RTX3060搭建tf2.6深度学习环境 1.所需软件 cudacudnn cudnn下载需要注册账号anacondatf2.6.2 2.安装cuda cuda简介： CUDA是NVIDIA发
只要重装一下conda就行，bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh -u 加了-u就可以保留之前装的虚拟环境都在，同时base环境里的ros也能重新激活 参考链接： 连Ubuntu中的Anaconda出现 MoudleNotFoundError: No module named ‘conda‘_还能坚持的博客-CSDN博客
1. 安装conda: Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 1.1 选择的是 Anaconda3-2021.11-MacOSX-x86_64.pkg ，下载完 双击安装 2. 进入 conda 环境 2.1 终端输入：source ~/.bash_profile ，切换到base环境使用conda命令2.2 退出c
服务器ubuntu16.04配置pytorch环境 刚进入实验室时配置过服务器node1节点，node1节点有4张p100，但是总是被占满，几个月后申请了node2节点，但是完全忘了当时怎么搞的了，遂决定记录下node2的配置过程，为下次节点重装或者其他情况下需要重新配置节省时间。 python环境 服务器上的操作系
点击pytorch 选择你需要的配置，复制run this command后面的内容，在命令行里面运行 step1:打开anaconda prompt step2:激活虚拟环境 conda activate py38(虚拟环境的名字) step3:输入run this command后面的内容，回车运行（忘记截图了） 在这个过程中可能出现各种问题，可以尝试切换镜
python创建虚拟环境 创建虚拟环境是为了让项目运行在一个独立的局部的python环境中，使得不同环境的项目互补干扰。 一、用命令创建虚拟环境 安装虚拟环境的第三方包 virtualenv pip install virtualenv 使用清华源安装： pip install virtualenv -i https://pypi.python.org/simpl
all_environment 所有乱七八糟的配置！！！！ 装驱动 司马conda conda config --set remote_max_retries 1000 conda config --set remote_connect_timeot_secs 100 conda config --set remote_read_timeot_secs 100 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.
一：Conda-pcak在什么情况下使用： 二：conda常见的使用指令： 1：查看自己conda管理有几种python环境： 2：创建一个新的python环境： 3：对已经存在的python环境进行复制： 4：切换到对应的python环境： 三：打包某个python环境 1：进行python环境打包： 2：传输这个压缩文件py3666.tar.gz到你所需要的服务器
之前参考吴老师的步骤，发现ｍｉｎｉｃｏｎｄａ版配置环境时 默认安装python的版本是3.10的，所以恰好符合要求，就没有出现版本不匹配、ｊｕｐｙｔｅｒ 内核混乱的问题。根据我走过的坑，我发现python至少是3.8以上的，才没有那么多乱七八糟的问题。 首先安装ａｎａｃｏｎｄａ，下载地址如下 Anaconda | Individual Editionhttps://www.a
简介 Anacnoda镜像详情地址：https://developer.aliyun.com/mirror/anaconda Anaconda 简介 Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器： 使用 conda 创建虚拟环境，可以方便的分隔使用不同 Pyth
