随笔分类 - conda--环境搭建
摘要：2、换源命令 临时：pip命令+ -i +镜像地址。例如 pip install numpy -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 永久：在更新到最新版本pip后，pip config set global.index-url+国内镜像地址，例如 pi
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摘要：出现错误情况: 今天在使用Anaconda激活python3.6环境的时候出现了如下错误： [zsq@localhost ~]$ conda activate python36 CommandNotFoundError: Your shell has not been properly config
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摘要：问题一: distutils.errors.DistutilsError: Could not find suitable distribution for Requirement.parse('pytest-runner') 缺少依赖包pytest-runner直接pip install pyte
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摘要：fail 1 【anaconda】Collecting package metadata (current_repodata.json): failed / Solving environment: failed 我使用的可行的解决方法:参考博客;https://blog.csdn.net/mira
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摘要：~/.condarc文件 sudo vim ~/.condarc source 203： channels: - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/m
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摘要：参考: 博客1 https://blog.csdn.net/weixin_46969696/article/details/106930043?utm_term=arm%E5%AE%89%E8%A3%85pytorch&utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_
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摘要：参考博客: https://blog.csdn.net/haeasringnar/article/details/82079943 这个更好一点: https://blog.csdn.net/qq_34638161/article/details/80790073 恢复默认源：（json.decod
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摘要：https://www.cnblogs.com/old-sister/p/14000893.html 本文是在Ubuntu18.04.5服务器上安装CUDA_10.1（nvidia-driver455）和cuDNN_7.6.5, Ubuntu 18.04.5 CUDA_10.1 (nvidia-dr
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摘要：1.背景 租用的服务器，里面安装的cuda版本是cuda10.1，需要配套的tensorflow-gpu在1.13.1以上，我之前用的是cuda9.0，cudnn7.6.0，tensorflow-gpu=1.8 不想再修改实验代码，所以就打算安装多版本的cuda 2.安装 先去cuda官网下载需要的
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摘要：VS2013安装及破解教程 https://blog.csdn.net/qq_33742119/article/details/80075352 软件下载的百度云链接，也可以在官网直接下载 链接：https://pan.baidu.com/s/18SB8ei7XqjoeKqxHYol4lQ 密码：s
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