创建conda环境时出现错误

详解RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from

当你尝试从Conda环境中移除某个软件包时，有时你可能会遇到RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from的错误信息。这个错误表示setuptools是Conda的一个依赖项，不能从环境中移除。在本篇博客文章中，我们将详细解释这个错误的原因，并说明如何正确处理。

Anconda安装

我本来也不想写这个文章的，只不过是这次换了新系统很多配置都没有用了。。。一败涂地哇。我现在什么也干不了，人生大好时间配了环境。。。

python 安装第三方包-安装失败(pycharm/ anaconda navigator)

安装/卸载第三包，注意对于windows用户请使用管理员身份打开命令端口，能避免各种莫名其妙的错误：

PyTorch学习笔记合集

-n, –name：我们可以根据环境名称来创建一个 conda 环境，假设我们的环境名称为 my_env

PyTorch学习笔记合集

-n, –name：我们可以根据环境名称来创建一个 conda 环境，假设我们的环境名称为 my_env

conda创建虚拟环境后文件夹中只有conda-meta文件夹，无法将环境添加到IDE中

因为之前也创建过好几次了，在命令行中也没有报任何错误，于是准备将刚配置的test虚拟环境添加到pycharm解释器中，但是发现在test环境中根本找不到除conda-meta外的其他任何文件，通过下图来比较一下正常的虚拟环境和test虚拟环境的差别，如下图所示

Python学习的路上，Anaconda送你一双遮天神翼

​　　最近在学习python,发现在本地搭建python环境的时候，要是想要同时搭建不同python版本的环境，就比较麻烦，很容易就出现冲突了，很是头疼。然后光明就出现这山重水复疑无路的时候，同事给我推荐了包管理以及环境管理神器：Anaconda。

Conda简单教程

Conda是Python中用于管理包和虚拟环境的一大利器。 使用Conda可以非常便利的使用数据科学相关的包，Conda可以帮助我们创建虚拟环境，从而方便的应用于多个项目中。

Pycharm中利用Anaconda进行环境配置「建议收藏」

由于不同demo所利用的环境不同，因而大神们开发了Anaconda工具，其中已经安装好了很多包，并且使用conda来对这些进行管理。如此，便可以实现在电脑中存储多个互相不干扰的环境，使用编译器来分别利用这些环境创建不同的项目。

anaconda虚拟环境安装tensorflow_开源ocr哪个好

经过查询tesserocr安装环境要求，需要leptonica-1.71版本以上文件；

Sh00t：一个渗透测试管理工具

Sh00t是一个高可定制的渗透测试管理工具，它强调让测试人员手动进行安全测试，并让你专注于执行安全测试任务的本身。此外，Sh00t还为我们提供了测试用例的待办事项清单，以及可以使用自定义的漏洞报告模板来生成漏洞报告。

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

该错误通常发生在尝试通过 pip 安装或更新包时，尤其是在使用需要 TLS/SSL 的 URL 时。错误信息表明 Python 中的 SSL 模块不可用，从而导致无法建立 HTTPS 连接。

生信马拉松 Day14 conda！

anaconda：所有语言的包、依赖和环境管理器，几乎全平台（Windows、macOS、Linux）

【基础知识】pip和conda,你会选择谁？

“ 大家好哇！我们在前面介绍如何为python部署第三方包时提到，推荐优先使用conda命令进行安装。那么在今天呢，我们就来聊一聊为什么更推荐使用conda而不是pip命令。”

Python学习利器——我的小白 An

Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda、pycharm等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。

Anaconda环境下Tensorflow的安装与卸载

在Anaconda官网或者在清华 Anaconda 镜像下载。根据自己电脑配置选择32位还是64位，下在最新版本。 我安装的链接：https://pan.baidu.com/s/1P9gTwLRDp9f770rK_D1clQ 提取码：1xqf

conda常用命令:安装，更新，创建，激活，关闭，查看，卸载，删除，清理，重命名，换源，问题

直接去anaconda官网下载安装文件即可，具体网站自行搜索。 官网提供linux版本，windows版本，mac版本。 同时提供Anaconda完整版和miniconda最小版(无软件界面的，仅支持命令行执行)，新手推荐使用Anaconda版，熟悉之后推荐改用miniconda版，占用存储空间小，使用起来感受一样。

conda常用命令整理

Conda是Anaconda中一个强大的包和环境管理工具，可以在Windows系统中的的Anaconda Prompt命令行使用，也可以在macOS或者Linux系统的终端窗口的命令行使用。

超详细配置教程：用 Windows 电脑训练深度学习模型

虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型，首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践，给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。

Mac OS安装 pytorch方法

PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：

linux安装anaconda及配置pytorch环境

这里有多种方法，可以下载到windows然后通过xftp传到linux服务器上，也可以使用wget命令直接在linux上下载

Anaconda环境迁移

在日常的工作和学习中，可能手头有很多服务器，在一台服务器上搭建了合适的开发环境，如何高效地复制到所有机器上呢？这里主要以目标服务器是否可以联网，介绍了如何方便地迁移虚拟环境。

手把手教你如何在Ubuntu下安装Miniconda

这里说一下为什么不是Anaconda,因为它太占内存了，足足有5G左右，我的云服务器才40G硬盘，实在是玩不起呐。

用Windows电脑训练深度学习模型？超详细配置教程来了

本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程，其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是，即便只是配置深度学习环境，任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了，但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。

用Windows电脑训练深度学习模型？超详细配置教程来了

本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程，其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是，即便只是配置深度学习环境，任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了，但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。

Tensorflow2.0安装教程 （CPU版本，windows环境）

Anaconda创建虚拟环境报错：An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL，报错截图如下。

Anaconda安装使用

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。所以conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。

再见pip & conda！管理Python依赖关系的更好的选择：Poetry

然而，随着项目的扩大，依赖关系的数量也在增加。这可能会使项目的环境难以重现，并且在仅仅依靠pip或conda进行依赖性管理时难以有效地维护它。

基于Conda完成创建多版本python环境

基于Conda完成创建多版本python环境

Anaconda详细安装使用教程

简单来说，Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题：我已经安装了Python，那么为什么还需要Anaconda呢？原因有以下几点：

Linux安装pytorch方法

PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：

史上最全最详细的Anaconda安装教程[通俗易懂]

Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等

为Anaconda安装tf、pytorch、keras

# Anaconda3介绍 简单来说，Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。 先来解决一个初学者都会问的问题：我已经安装了Python，那么为什么还需要Anaconda呢？原因有以下几点： 1. Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。 2. 管理包。Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。 3. 管理环境。为什么需要管理环境呢？比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。 # Anaconda3的安装 1. [官网地址](https://www.anaconda.com/download/) 2. [清华镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/) 关于安装过程中的细节,如全局变量设置...可自行百度,下面我们转入正题 # Anaconda3安装tensorflow 1. 打开anaconda安装时自带的Anaconda prompt 2. 打开后,输入清华镜像的tensorflow的下载地址(如果你已经在墙外翱翔了,可以省略这一步): ```html conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 3. 接着我们开始创建一个python3.6的环境,因为如果你安装的是最新的anaconda,它默认环境为py3.7,并且在不久之前,tensorflow已经开始支持py3.6,所以我们创建一个py3.6环境: ```html conda create -n tensorflow python=3.6 ``` 4. 启动anaconda中的py3.6环境: ```html activate tensorflow ``` 如果不能进入,则重新执行第3步骤 5. 进入py3.6的环境中后,我们就可以进行安装了(此处我们安装的是CPU版本的tensorflow): ```html pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow ``` 6. 当我们不使用tensorflow时,我们就可以使用: ```html deactivate ``` 退出该环境 7. 开始测试一下是否安装成功: 重新打开Anaconda Prompt—>activate tensorflow—>python来启动tensorflow，并进入python环境 ```python #TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务；并使用会话(Session)来执行图，通过Session.close()来关闭会话（这是一种显式关闭会话的方式）。会话方式有显式和隐式会话之分。 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #初始化一个TensorFlow的常量 sess = tf.Session() #启动一个会话 print(sess.run(hello)) ``` 如果可以准确的输出结果,那么恭喜你,安装tensorflow成功!

Anaconda介绍、安装及使用保姆级教程

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。

【已解决】Python报错Pytorch：ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’

在Python深度学习开发中，PyTorch是一个非常重要的框架。然而，对于初学者来说，遇到ModuleNotFoundError: No module named 'torch’的错误可能会感到困惑。 本文将详细分析这个错误的原因，并提供相应的解决方案和注意事项。

我的机器学习之路--anaconda环境

网上许多教程比较晦涩难懂，本教程按照笔者（新手）自己的视角记录，希望给大家一些帮助

小白Pycharm使用（5）：pycharm中使用anaconda

不同的操作系统都是直接的在官网中下载安装包进行下载，选择你最经常使用的Python版本进行安装，下载完之后，尽量的按照anaconda默认的行为安装，现在的版本不会将bin目录加入到环境变量path中去。

一文掌握 conda 安装配置生物信息软件

Conda 是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与 Anaconda 和 Miniconda 一起发放。

Conda：误解与迷思

翻译自：https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/ 译者：taopanpantao 链接：http://blog.csdn.net/taopanpantao/article/details/53982752 我试着尽可能简洁，但如果你想要跳过这篇文章，并得到讨论的要点，你可以阅读每个标题以及下面的摘要。 神话＃1：Conda是一个发行版，不是一个软件包管理器 现实：Conda是一个包管理器；Anacond

《书生大模型实战营第3期》入门岛 学习笔记与作业：Python 基础知识

其实Python 的环境配置在所有编程技术栈中是相对简单的，由于conda，pip 的存在。古早c++， Java 程序员入职第一周基本周报都是写做环境配置，Python基本只要一天就能搞定。

机器学习环境搭建安装TensorFlow1.13.1+Anaconda3.5.3+Python3.7.1+Win10

方案1. 可以直接从官网https://www.anaconda.com/distribution/，默认下载最新版本，19年3月27日为python3.7.1版本 方案2. 清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，速度快很多，找到对应版本即可

安装conda和jupyter notebook

今天，安装conda因为默认安装时，环境变量选择的是on，然后我不小心点了过去，于是 开始，一个小时的安装记。。。。。 写一遍文章，记录一下，防止自己不再掉坑 先说一下conda吧 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。 下面是conda的一些基本命令： 升级 conda update conda conda update anaconda conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator 卸载 计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows rm -rf anaconda //ubuntu 最后，建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。 conda环境使用基本命令： conda update -n base conda //update最新版本的conda conda create -n xxxx python=3.5 //创建python3.5的xxxx虚拟环境 conda activate xxxx //开启xxxx环境 conda deactivate //关闭环境 conda env list //显示所有的虚拟环境

一文掌握Conda软件安装：虚拟环境、软件通道、加速solving、跨服务器迁移

Conda是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包，https://www.anaconda.com/products/individual)和Miniconda (只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。

可重复的生信分析系列二:Conda的介绍

可重复的生信分析一直是未来的趋势。如果实现可重复的生信分析，关键在于分析软件版本的控制，一致的环境设置还有良好的分析流程的记录。Conda可以说是版本控制和生信工具安装的一大神器。相信大家对它了解肯定不少，但是又该怎么样利用它，进行可重复的分析呢？今天继续讲第二部分 Conda的介绍。

Win10+RTX2080深度学习环境搭建：tensorflow、mxnet、pytorch、caffe

笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误，最终成功的安装方式如下：

使用conda安装requirement.txt指定的依赖包

许多Python项目中都包含了requirements.txt文件，该文件记录了当前程序的所有依赖包及其精确版本号。

ubuntu系统安装Anaconda与使用入门

Anaconda是一个开源的Python发行版本，包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，可以用于包管理器和环境管理。比如A项目中用了Python2，而B项目使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误，这是使用Anaconda就可以为不同的项目建立不同的运行环境。

pip常用命令和常见问题

现在无法直接用pip search，需要先安装pip_search： pip install pip_search。 使用pip_search搜索可用的包版本: pip_search requests

生信星球学习小组-Day3学习笔记--conda

我们在安装完conda后，自动会创建一个名为base的基础环境，后面的*号说明我们目前处在这个环境中。