在Anaconda环境中退出并返回到命令提示符(cmd)级别,可以按照以下步骤操作:
请注意,以上步骤仅适用于Anaconda环境的退出,不会影响其他命令提示符窗口或其他正在运行的程序。
关于Anaconda的更多信息和使用方法,您可以参考腾讯云的Anaconda产品介绍页面:Anaconda产品介绍。
注:anaconda是自带Python解释器和Python编辑器于一身的,但是Python编辑器中pycharm更好用,所以本教程是写给自己的,每次重新安装anaconda和pycharm的时候有的要注意的地方都记不住了
随后在cmd处通过import tensorflow,查看本机的CUDA以及cuDNN的适机版本:
pytorch是基于torch和Python语言的机器学习库。anaconda是环境与包的管理工具,pytorch的下载需要借助anaconda来完成。另外,安装的anaconda自带Python,因此没安装过Python的小伙伴也不必要再安装Python了。 最后anaconda为我们提供了运行环境,为了编写程序的方便,我们还需要一款编辑器,这里推荐使用pycharm。从安装anaconda到在pycharm中写代码,可分为三步进行:
这次安装过程可以说是一波三折了,感觉几乎所有奇奇怪怪的问题都遇见了。感觉很少有安装Anaconda遇见这么多问题的同学,所以索性汇总一下写出来给大家做个参考。因为也是我第一次写博客,所以希望大家多批评指正,我会虚心改正的哈。希望对大家有帮助!
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/174522.html原文链接:https://javaforall.cn
File”E:\anaconda\lib\site-packages\psutil_pswindows.py”, line 63…… …… File”E:\anaconda\lib\site-packages\psutil_pswindows.py”, line 705…… …… PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。
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
https://www.anaconda.com/download/ 注意自己电脑版本是32位还是64位。
R是一个常用于统计学问题和画图的免费软件(https://www.r-project.org/)。在线安装十分简单,本文主要介绍离线安装,且让R使用Intel编译器编译、调用Intel MKL库,以期提高计算速度。笔者测试安装和使用R时,所用Linux系统为CentOS 7,R版本为R-3.6.1,Intel编译器(含MKL)2018和2019都用过(分别在两台机器上)。
使用Qtdesigner做可视化的界面设计,是一项很强大的工具。今天用到了,就在pycharm下配置一下,随手做点记录
前些时间笔者写了两篇关于Python实战开放的博客,得到了不错的读者反馈,收获了800+的赞同有收藏,博客列表如下:
Python分为3.X和2.X两个大版本。Python的3.0版本,常被称为Python 3000,或简称Py3k。相对于Python的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.X在设计的时候没有考虑向下相容,许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.X上正常执行。大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.X版本。
本文介绍在Win10电脑中,安装Anaconda环境与Python语言的方法。
为什么选择用MySQL,因为MySQL小巧玲珑,且性能强大。不论容量的话,相比其他两个(sql server 、oracle)动则几个G,几十个G的大软件安装在电脑上,要想用得顺畅,没有高配是不行的。另外,MySQL虽易用,但想要与python交互操作,一般会想到“pip install MySQL-python”,结果经常爆出一堆错误提示,网上搜离线包安装教程还不能解决的了。。。折腾过的童鞋知道有多头疼-_-!! 本文分三大块: (1)MySQL安装; (2)MySQL图形化界面工具的安装与使用
1、操作系统:win10 2、显卡:NVIDIA GeForce GTX 1070Ti 3、cuda_9.0.176_win10 链接:https://pan.baidu.com/s/1f9MowahErE9u60LO1MOcPw 提取码:5k2c 4、cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1 链接:https://pan.baidu.com/s/1MGec2JIhAYV9GG0T-4MBnw 提取码:l0ua 5、Anaconda3-4.3.0-Windows-x86_64 链接:https://pan.baidu.com/s/13PA5ZdWWibsQ8acr6SZjow 提取码:kae8 PyTorch官网上会根据你提供的相关版本告知你如何安装相应的pytorch。
对于 Python 栈的小伙伴来说,miniconda 是一款非常棒的工具,它可以帮助我们快速的开启虚拟环境,并在独立的环境中使用特有的第三方库,从而达到不同环境之间的隔离效果。
下载可以去官网上下载,直接搜索找与你电脑对应的版本就好,国内清华镜像网站是:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
最近几天,后台几个小伙伴问我,无论pip还是conda安装pytorch都太慢了,都是安装官方文档去做的,就是超时装不上,无法开展下一步,卡脖子的感觉太不好受。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说anaconda安装-超详细版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
本人使用的是win10系统,anaconda版本为4.7.12,python版本为3.7.4
Please cite this paper(https://ejnmmires.springeropen.com/articles/10.1186/s13550-017-0260-9) if you found it useful. Thanks! Wang H, Zhou Z, Li Y, et al. Comparison of machine learning methods for classifying mediastinal lymph node metastasis of non-sma
上周结束了如何构造一个机器学习项目的系列文章,当然还有一篇简单的总结以及介绍一些入门的学习资料,不过还在整理,应该这周内会整理好的。
最近,遇到很多Python第三方库不支持Windows系统或则安装很繁琐要不就是要安装vc++环境,都比较麻烦,对于开发者而言,Mac真的是个不错的选择,Linux就更不用说了,一直听过Windows子系统,但是从来没有尝试过,之前都是用的虚拟机安装并使用,今天把我win10下安装、配置与使用ubuntu子系统的过程记录下来,希望对某些小伙伴有用,尽量避免踩坑。
这里我选了CUDA Toolkit10.5的版本,至于选择哪个版本,个人认为应该没多大差别,一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。
ftp.set_debuglevel(2) #打开调试级别2,显示详细信息
本文介绍了如何通过配置Windows系统环境来学习TensorFlow,包括安装CUDA、cuDNN、Anaconda环境和Python版本等。作者选择了Windows系统环境作为学习TensorFlow的起点,并通过安装CUDA和cuDNN来优化环境。最后,作者通过Anaconda环境配置了Python环境,并安装了TensorFlow CPU版本和GPU版本,成功进行了TensorFlow的测试。
最近导师安排了一个论文模型复现的工作,奈何硬件条件不够,只能到处搜罗免费的GPU资源,过上了白嫖百家GPU资源的日子,这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动,可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白,现将自己使用GPU云服务器(以Windows系统为例)搭建自己的深度学习环境的过程记录下来,方便大家参考。
python调用Shell脚本或者是调用系统命令,有两种方法: os.system(cmd)或os.popen(cmd),前者返回值是脚本的退出状态码,正确会返回0,错误会返回其他数字。 后者的返回值是脚本执行过程中的输出内容。实际使用时视需求情况而选择。 popen的返回时一个对象,直接查看,是这样的结果:<open file 'help', mode 'r' at 0x00000000026B2150> popen要想查看结果需要这样查看:
miniconda 官网:https://conda.io/miniconda.html anaconda 官网: https://www.anaconda.com/download/#macos
“ 大家好哇!又与你们见面啦!前面我们说了推荐大家学习Python,那么大家首先遇到的第一个问题就是怎么安装Python?在本期文章中,我们将会给出一些方法。”
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
系统:Windows 10 Python:3.6.0 这个系列是Python基础入门 今天的内容是:python的科学计算开发环境-Anaconda以及IDE,Pycharm 写在前面的话 留心的读者可能会发现,本文中使用的Python版本号发生了变化 从2到3,关于Python 2 VS Python 3,除非有特别包的需求,个人建议使用Python 3 上篇中介绍的是Jupyter编辑器,内容同样适用于Python 3,只是计算核发生了改变 Part 1:Anaconda 在进行科学计算时,涉及到大量
这两种方式各有各的好处,老鸟喜欢自己捯饬,各种环境加虚拟环境自己配置,这样心中有数。而菜鸟喜欢上手简易,无需太多复杂操作就能直接应用。
Conda包管理系统 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/download/#download)和Miniconda(只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。 最初接触到Anaconda是用于Python包的安装。Anaconda囊括了100多个常用的Python包,一键式安装,解决Python包安装的痛苦。但后来发现,其
我们一直想提高生产率-在相同的时间量内,我们可以完成更多的工作。数据科学研究人员也是如此。设置好硬件之后,就该考虑如何选择启动数据科学项目所需的软件了。问题在于市场上有太多选择,并且出于学习目的,您可能已经尝试过其他工具。换句话说,您的购物清单太长,您可能迷路了,不应该上手。
在Win10 cmd 或 anaconda 命令行中,会遇到输入命令前先弹出“系统找不到指定的路径”的问题。本文记录解决方案。 问题描述 打开命令行 (cmd.exe)或者powershell,anaconda prompt等,提示“系统找不到指定的路径”(“The system cannot find the path specified”) 原理 在windows系统中,打开一个命令行 (cmd.exe)或者类似的anaconda prompt, 下面两个注册表项会被自动检测: HKEY_L
使用Python做数据相关工作,不能不提 JupyterNotebook 这个强大的工具,网络上其实挺多相关的资料,只是相对而言比较分散,有些技巧可能对于初学者不太有用。
在前边的文章中分别给大家介绍了ipython和jupyter notebook(即ipython notebook)两款python的shell编辑器,他们都具备IDLE所不具有的新功能和特性,能够方便我们日常的学习和代码编辑测试,省去了很多繁琐的过程。
前言:在linux中,Bash脚本是很基础的知识,大家可能一听脚本感觉很高大上,像小编当初刚开始学一样,感觉会写脚本的都是大神。虽然复杂的脚本是很烧脑,但是,当我们熟练的掌握了其中的用法与技巧,再多加
前言:在linux中,Bash脚本是很基础的知识,大家可能一听脚本感觉很高大上,像小编当初刚开始学一样,感觉会写脚本的都是大神。虽然复杂的脚本是很烧脑,但是,当我们熟练的掌握了其中的用法与技巧,再多加练习,总有一天也会成为得心应手的脚本大神。脚本在生产中的作用,想必小编我不说,大家也都知道,脚本写的6,可以省下很多复杂的操作,减轻自己的工作压力。好了,废话不多说,接下来,就是Bash脚本的用法展示。
刚开始试了conda install py-xgboost,建议赶紧停下,不想你遇到那么多坑!
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。
官网下载Anaconda3:https://www.anaconda.com/distribution/
Python就是原生python;anaconda类似第三方集成,方便我们管理,而且自带很多库。如果选择安装Python的话,那么还需要 pip install 一个一个安装各种库,安装起来比较痛苦,还需要考虑兼容性;PyCharm就是一个IDE的角色,和NotePad没什么本质区别。只是大家习惯上,java配合MyEclipse使用,Anaconda+Pycharm或者Python+Pycharm。要是自己喜欢,python+NotePad也是可以的。不过从界面风格上,我最后还是选择了pycharm,因为notepad太简易了,不方便查找文件间的关系,自然不适用于项目级文件编程。看pycharm的界面,就会觉得配合python会很好用
1.因为学习了pandas的知识点,所以就找些实例去练手。结果在pycharm中输入 import pands as pd 时,pandas单词这里会被标注红色,然后根据提示,我就去settings…中去进行设置,settings->project->project interpreter 可以看到package中没有pandas包。
https://www.anaconda.com/products/individual#windows 在该网站上下载anaconda的包,然后使用默认设置安装即可。
本文介绍了Linux使用笔记4-添加用户变量(设置自己的命令,修改默认python版本等),介绍了如何设置自己的用户变量以及修改默认python版本等操作。
刚开始学Python的时候,我用的是其自带的idle(安装Python后,在开始菜单里可以找到),后来发现在sublime中设置环境后也可以编辑Python,但是很多功能需要手动设置,之后又听说了pycharm很适合编辑Python代码。一直到到现在我依然觉得pycharm是最适合Python初学者的开发环境。
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