TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
我们在使用Python进行数据分析时，很多时候都在解决环境搭建的问题，不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题，本文就将基于笔者自己摸索出的经验，以geopandas环境的搭建为例，教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建、管理与拓展。
我们在使用Python进行数据分析时，很多时候都在解决环境搭建的问题，不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题。
环境隔离 poetry 核心之一：使项目环境隔离，意味着始终和本地全局 Python 环境隔离 poetry 首先会检查当前项目是否在虚拟环境中运行：如果是将直接使用它，而不创建新的；如果不是，poetry 将使用它已创建的或创建一个全新的虚拟环境 默认情况下，poetry 将尝试使用当前激活的 Python 版本为当前项目创建虚拟环境 如果当前 Python 版本可能和项目的 Python 需求不兼容，poetry 将尝试找到一个合适的并使用它，如果找不到会显式提示 切换环境 可以用 env use 切换
项目开发一直在docker的虚拟环境上，遇到了一个问题，就是把虚拟环境的包删掉（rm -rf xxx）之后，再重新拷贝一个（跟原来包一模一样的文件夹）进去发现pycharm再也找不到这个包了，后来在同事的帮助下一步步的解决了这个问题：
虽然目前使用 bioconda 可以非常方便的管理很多软件，但是由于生物软件的类型实在太多了。完全没有统一的开发平台，因此，即使利用 bioconda 还是会出现一些问题，比如需要使用的软件是基于 python2.7 版本，而安装之后的 python 版本为 3.7。必须切换到 python 2.7才能使用，这个时候就可以使用 bioconda 创建的虚拟环境。
Pipenv是一款旨在将所有包管理工具（如bundler, composer, npm, cargo, yarn等）的优点集中应用于python领域中的工具。它对各个平台都有很好的支持。
anconda3是学习Python数据分析必备的软件，功能强大，可以实现Jupyter Notebook、创建虚拟环境管理用户环境、conda安装Python包等功能，这些功能中conda命令是经常用到的，有必要了解下。
本文分享和总结微软公司的VSCode编程开发工具，构建Python工作环境，提升Python开发效率。阅读此文，你可以获得：
如果不使用虚拟环境，默认的pip安装都会安装到同一个目录(java是把自己需要的包放到自己项目目录)，不同项目使用起来会产生问题
Pipenv - 官方推荐的的python包管理工具。 Pipenv是一款旨在将所有包管理工具（如bundler, composer, npm, cargo, yarn等）的优点集中应用于pytho
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/174997.html原文链接：https://javaforall.cn
Miniconda是什么？ 要解释Miniconda是什么，先要弄清楚什么是Anaconda，它们之间的关系是什么？ 而要知道Anaconda是什么，最先要明白的是搞清楚什么是Conda，参考：Conda简单教程。 一言以蔽之，Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具，Anaconda是一个带有Conda工具的软件包（附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包），而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代，默认只包含了Python和Conda。 也就是说，安装了Miniconda，就可以直接使用Python和Conda了。
1.Linux下python3 的安装 1.1下载python3的源码包 # Linux下执行 # 版本可自主选定 # wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tar.xz 1.2解压源码包到 /opt 目录下 1.3安装 python3 所需要的软件依赖，等待全部完成再执行下一步 # Linux下执行，直接复制，yum下载，注意空格 yum install gcc patch libffi-devel python-devel
要搞清楚什么是虚拟环境，首先要清楚Python的环境指的是什么。当我们在执行python test.py时，思考如下问题：
作为Python社区中最受欢迎的包管理工具，pip让Python程序员的生活变得更加轻松。在这篇博客中，我将介绍pip的基本命令和使用方法，帮助你更有效地管理Python包。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
相信只要学习python的同学对于虚拟环境这个概念肯定不会太陌生，虚拟环境指的是一个个单独隔离的python开发环境。各个虚拟环境之间互不干扰，都有自己独立的开发包。就像是在电脑上装了很多个虚拟机，每个虚拟机里面你随便折腾，不会影响到物理机，也不会影响到其他虚拟机。
向下兼容特性是软件开发系统的一个重要指标，它是指一个新的系统或者软件能够与旧的系统或软件兼容并正常运行。这意味着旧系统或软件可以在新系统或软件中使用，而不会出现问题。向下兼容对于提高软件或系统的可用性非常重要，因为它允许用户在不更换旧系统或软件的情况下使用新系统或软件。
hello，小伙伴们大家好，今天给大家介绍的开源项目是Python虚拟环境管理工具，Pipenv是Python官方推荐的包管理工具。可以说，它集成了virtualenv, pip和pyenv三者的功能。其目的旨在集合了所有的包管理工具的长处，如: npm, yarn, composer等的优点。
在现代的软件开发实践中，依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境，也使得我们能够轻松地跟踪和更新我们的项目所依赖的库。Python是世界上最受欢迎的编程语言之一，有着丰富的库和框架，这都得益于Python强大的包管理工具Pip。
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题，例如 A 项目依赖于 Django 1.5，而 B 项目又依赖 Django 2.0，而我们的系统却只有一个 Python 解释器，我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下，所以 Django 只能是某个特定的版本，所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题，我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境，或者我们可能会使用 Docker 容器来实现不同项目的隔离运行，但总的来说，它们使用起来其实并没有那么方便。另外在进行 Python 包管理时，requirements.txt 这样的包依赖标识文件也显得很鸡肋，在某些情况下可能会带来一些麻烦。为了解决这些问题，一个更加使用方便的包管理工具诞生了，叫做 Pipenv，接下来就让我们一起来了解一下它的用法。
Anaconda也自带一个包管理工具conda，并具有自己的包仓库和服务器。下面简单介绍一下conda：
大家好我是费老师，conda作为Python数据科学领域的常用软件，是对Python环境及相关依赖进行管理的经典工具，通常集成在anaconda或miniconda等产品中供用户日常使用。
像我上面的配置就是： /Users/polo/Library/Caches/pypoetry/virtualenvs
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题，例如 A 项目依赖于 Django 1.5，而 B 项目又依赖 Django 2.0，而我们的系统却只有一个 Python 解释器，我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下，所以 Django 只能是某个特定的版本，所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题，我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境，或者我们可能会使用 Doc
Python中使用包管理模块，包通常对应一个目录，必须在目录下创建一个init.py模块，init.py模块的模块名称即为包名，Python才会将目录解析为包。 init.py文件内可以定义初始化包的内容，导入包的内容，限制包内模块的导出。 init.py文件可以为空，也可以是一个模块，其模块名称为包名称。 导入包或包的模块、变量、函数时，init .py文件会被自动执行。
对电脑稍微有点常识的朋友相信都玩过，比如VMware,virtualbox，或者你用电脑端的模拟器玩手机端的游戏也是一样，其实就是一个假的空间，在Python这里，虚拟环境就是虚拟的开发环境，你可以在里面做任何正常的操作，并且 不会对外部真实电脑环境有任何影响
在cmd里面输入 pip install virtualenv 或 pip3 install virtualenv
我们在开发django项目时，都需要搭建python的开发环境，如果项目越来越多的话，并且每个项目使用的库版本不一样，这样需要给每个项目绑定一个单独的环境来使用，比如django有很多个版本，1.0和2.0。我们就需要使用虚拟环境来解决这个问题。
虚拟环境是一个将不同项目所需求的依赖分别放在独立的地方的一个工具，它给这些工程创建虚拟的Python环境。它解决了“项目X依赖于版本2.x，而项目Y需要项目3.x”的两难问题，而且使你的全局site-packages目录保持干净和可管理。 virtualenv 是一个创建隔绝的Python环境的工具，virtualenv创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹，用来使用Python工程所需的包。
Python虚拟环境是一种用于隔离Python项目的独立环境。用于隔离不同项目的依赖关系。它允许你在同一台计算机上管理多个项目，每个项目都有自己独立的Python运行环境和依赖项。通过创建虚拟环境，你可以在同一台计算机上同时管理多个项目的不同依赖库和版本，避免它们之间的冲突。
在Ubuntu14.04中安装Python相对比较容易些，最简单的安装方法就是apt-get安装了，具体的教程可以戳这篇文章：在Ubuntu14.04中如何安装Python3和切换py2和py3环境。今天小编给大家分享一下，如何在Ubuntu14.04创建Python虚拟环境，具体的教程如下。
前几天给大家分享了如何在默认的情况下创建虚拟环境，没来得及上车的伙伴，可以戳这篇文章：在Windows下如何创建虚拟环境（默认情况下）。今天小编给大家分享一下，如何创建的指定的Python环境。
AI科技评论按：本文原作者Enachan。本文原载于作者的GitHub。译者投稿，雷锋网版权所有。 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。 注意：从 1.2 版本开始，在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow，支持下面的几种选择： virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装，更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。vi
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/u011054333/article/details/82892075
如果是Ubuntu Linux自带的Python3，标准库不会安装venv，需要执行命令安装
我们进行开发的时候虚拟环境搭建尤为重要，我们如果需要的python解释器模块版本不一样可以采用这个办法
在python项目开发中，保持环境的独立和清洁是至关重要的。这正是python虚拟环境的用武之地。本文旨在为python初学者提供一个关于虚拟环境的简明指南，帮助你理解其概念、重要性以及如何高效使用它们。
这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。（从 1.2 版本开始，在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。） 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow，支持下面的几种选择： virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装，更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境，在同一台机器上不
本文是针对《Python大学实用教程》和《跟老齐学Python：轻松入门》两本书的基础内容之后的提升。
如果不配置环境变量,创建后的虚拟环境默认存储在当前用户(C:/Users/xxx)下Env文件夹下，如果你想要把虚拟环境存储在你指定的存储路径，那么就修改环境变量
-p PYTHON_EXE, --python=PYTHON_EXE 指定生成的虚拟环境使用的Python解释器：
在实际的工作中，我们同时做的项目通常不止一个，比如说，新项目是主要开发的项目，同时还需要对老项目进行一些小的功能迭代。
（python3.4以上自带直接使用 ，pip install virtualenv）
本文介绍在Anaconda环境下，创建、使用与删除Python虚拟环境的方法。
在疫情飘摇的2020年初，TensorFlow发布了2.1.0版本，本Python小白在安装过程中遇坑无数，幸得多年练就的百度功力终于解决，特记录下来以免后人跳坑。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
