随笔分类 - Anaconda
环境捣鼓记录
摘要:在设置好小飞机后, 如果代理协议是sockets5, 网上资料比较少, 具体设置方式如下 : "http、https协议同理"
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摘要:问题描述 在Jupyter Notebook/JupyterLab中想要识别虚拟环境, 需要在虚拟环境中安装 包, 但是最近几个月来总出现安装错误(虽然conda list显示已安装), 如下, 且jupyter lab中无法识别出虚拟环境: 解决版本: 1. 先 ; 2. 激活环境后运行下面命令,
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摘要:caffe编译是一个繁琐个过程, 或多或少会遇到各种各样的问题, 如我 "caffe编译错误记录" 记录了遇到过得一部分问题. 原因是因为每个依赖如 , 都需要编译 特定版本 , 每台电脑装的依赖库各不相同, 环境变量 也有冲突的情况(如system和anaconda). 于是我一直想找一种简单方便
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摘要:#1. 前提: 安装前服务器情况,已经安装好了: CUDNN=7.3.0 CUDA=10.0.130 Opencv 2.4.13 相应命令为: cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/c
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摘要:Python接触有将近2年了,但是在倒腾anaconda环境的时候,总有一些命令忘记需要查半天,今天趁着配置pytorch,特此总结一下,留待后用. 1. 创建和删除环境 创建环境 eg: conda create name myenv conda create name myenv python=
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摘要:1、创建虚拟环境 我们先创建一个用于caffe和tensorflow共存的虚拟环境,安装完成后激活环境. conda create -n caffe_tf_36 python=3.6 source activate caffe_tf_36 2. 安装caffe-gpu conda install -
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摘要:Pytorch安装倒腾了一上午终于搞定,记录一下安装过程. 1. 首先尝试官网的安装方式,但是网速太慢了. 除去cudnn100, torchvision和pytorch三个文件,其余可以直接从清华镜像源下载. 这三个包直接进入官网,使用多线程(我用idm下载的,最好在挂个代理或者VPN)下载后,离
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摘要:目录 前言 1. 创建虚拟环境 2. 虚拟环境管理 3. Conda虚拟环境的包管理 前言 今天把anaconda进行了滚动更新,实体环境python版本也相应从3.6跟新到了3.7。但是问题来了,之前安装的很多包,如opencv,dlib,等等都找不到对应版本,尴尬.......通常很多东西都是逃
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摘要:1. 生成配置文件 第一次运行 conda config命令时,将会在用户的home目录创建该文件。.condarc配置文件,是一种可选的(optional)运行期配置文件,其默认情况下是不存在的。 (windows:C:\users\username\,linux:/home/username/)
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摘要:1.安装蟒蛇 1)安装 yaourt anaconda source /opt/anaconda/bin/active root 2)添加环境变量 在〜/ .bashrc中添加 export PATH=/opt/anaconda/bin/:$PATH 3)激活 source /opt/anacond
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