1.问题所在 pycharm中torch和tensorflow好像是有些冲突的，所以我创建了两个conda环境（一个名字叫pytorch，一个名字叫tensorflow），其中pytorch环境中没有tensorflow...库，tensorflow环境同理。...接下来就是安装gpu版本的torch 3.安装torch（在pycharm中的Terminal中，因为我喜欢用这个方式，不喜欢用cmd或者anaconda） 如何选择我想大家都应该能看懂，其中我用的Terminal...下载后我是放在我自己创建的pytorch环境中LIB中site-package中，然后在Terminal中写入下面的代码 pip install D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch...\Lib\site-packages\torch-1.11.0+cu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl 代码说明：文件放在D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch
不想看文字的朋友也可以看下面的视频： Python学习中Anaconda和Pycharm的正确打开方式 环境配置 环境的配置分为三步: 配置虚拟环境和安装程序所需要的包以及在pycharm中打开项目...配置虚拟环境 配置虚拟环境需要通过anaconda来完成，anaconda的下载地址为：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html windows用户下载...下载完毕之后双击安装即可，注意一点这些一定要选中 程序安装完毕之后打开windows的命令行（cmd），输入conda env list，出现下列信息则表示conda已完成安装 在命令行中输入下列指令创建虚拟环境...conda create -n tf2.3 python==3.7.3 这条指令的含义是创建python版本为3.7.3，名称为tf2.3的虚拟环境 安装结束之后输入下列指令激活虚拟环境，出现下图所示的小括号表示环境激活成功...最后右下角显示tf2.3表示我们当前的虚拟环境为tf2.3 之后再安装程序的包的时候，直接在pycharm下方打开terminal，执行pip install xxx 的指令即可，包就会自动安装在当前的虚拟环境中
在anaconda中已经有了一个比较全的环境，希望在Pycharm中使用，但百度后发现网上的一些方法已经在新版Pycharm中不一样的，在此记录下： File->Settings->Project:[当前项目名称...] 单击设置图标，然后选择【Add…】 然后就是定位到anaconda中已有环境的python.exe所在目录了 假设环境名称是tensorflow，一般路径是： C:\Users\[username...]\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflow\python.exe 【如果上面的目录没有找到anaconda的环境】 可以尝试在everything等文件名搜索工具中直接搜索环境名
1、首先在conda prompt中创建新的环境。 conda create --name 尖括号代表文字内容，实际使用时不需要添加。...如之后还需要再添加新的库进入环境，需在conda prompt中激活环境，并且利用pip安装新的包。...环境列表> conda env list 或者 conda info -e 环境> activate 新的库> pip install 2、利用新环境创建Pycharm项目 我们在新建Pycharm项目时需要选择编译器及环境，此时我们选择Previously confugured Interpreter，并且在Anaconda目录中的...env文件夹下目标环境文件夹中选中python.exe文件。
由于不同的项目需要用不同的python版本，于是使用Anaconda来进行版本管理，现记录一下经验： 在Anaconda官网下载并安装好Anaconda以后（非常简单，此处不赘述）： 1....查看Python环境 conda info –env可以看到所有python环境，前面有个‘*’的代表当前环境： 2.创建Python环境 conda create –name python35 python...=3.5 代表创建一个python3.5的环境，我们把它命名为python35 安装成功后的消息： 现在我们再用conda info –env看看环境： 出现了，创建成功了，没毛病。...3.管理和使用python环境 使用conda activate python35 来激活刚才创建的环境： 尝试使用pip install numpy来给这个环境安装一个常用的包： 当然也可以用conda...在简单的熟悉了以后，就会发现用anaconda来进行python环境的控制真的是非常方便，其实anaconda环境是有物理路径的，如下，你会发现这和我们之前conda info –env的list是一样的
在Anaconda中conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。...： 使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等），anaconda 命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境...#创建名为your_env_name的环境 conda create –name your_env_name #创建制定python版本的环境 conda create –name your_env_name...scipy 激活虚拟环境： 使用如下命令即可激活创建的虚拟环境 #Linux source activate your_env_name #Windows activate your_env_name...退出虚拟环境： 使用如下命令即可退出创建的虚拟环境 #Linux source deactivate your_env_name #Windows deactivate env_name
本文介绍在Anaconda环境下，创建、使用与删除Python虚拟环境的方法。 ...其中，如果我们之前没有创建过虚拟环境，那么列表中只会出现一个base环境，也就是Anaconda的基本环境。...其中，星号*表示Anaconda当前正在使用的环境，最后面一列的路径也就是这一环境对应的保存路径。 随后，我们开始创建虚拟环境。...首先，如果我们依据以下格式代码加以虚拟环境的创建，会得到一个Python版本与Anaconda基本环境中Python版本一致的虚拟环境；例如，我这里Anaconda基本环境的Python版本为3.9.13...其中，除了base是Anaconda的基本环境，其他两个环境就是我们刚刚创建的虚拟环境。 如果我们找到上图中所示的路径，也可以看到两个新创建的虚拟环境对应的文件夹。
Python进阶开发就会面临很多包很多依赖，全部堆在一起就会乱，所以需要利用虚拟环境，本文就主要记录Anaconda创建虚拟环境并在Pycharm中进行设置。...全文都基于Anaconda，大家得看看和自己的环境适配情况啊。...继续命令窗口，输入conda info查看Anaconda基本配置信息，发现默认位置确实是C盘 打开配置文件.condarc 添加新的环境保存位置 envs_dirs: - E://project...Pycharm配置Anaconda环境 打开设置 -> 项目配置 -> Python解释器 添加本地解释器 选择Conda环境 选择解释器位置，在新创建的环境根目录下 可选择可用于其他项目，点击确定...至此就配置完成了 无论是什么开发，折腾环境永远是第一步，目前是准备折腾python web，简单记录一下创建新的环境，还是比较详细的，大家担待着看。
在同时使用Pycharm和Anaconda时，最好使用Anaconda统一管理环境，避免混乱，废话不多说，直接上流程。...在Anaconda里新建一个环境，命名为pyhwc，此时共有两个环境：base和pyhwc，注意后面对应的路径 进入Pycharm，找到环境add按钮 进去之后选择Existing Environment...接着选择环境，根据步骤1中的路径选择对应的环境，比如选择base： 进入D:\Program Files\anaconda3，然后选择python.exe，点击ok，添加成功。...在环境列表里就可以看到了，名字也是对应的。...顺便提一下，在步骤3中如果选择Conda Environment–>New Environment将会新建一个环境，并默认以当前文件夹的名字命名，这个环境也在conda体系中。
conda创建新环境 如果只是用的话，用【创建】和【激活】的命令足够了～ 第一步：创建 conda create --name yourEnv python=2.7 –name：也可以缩写为...【-n】，【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv 目录 python=2.7：是python的版本号。...若想要在创建环境同时安装python的一些包： conda create -n yourEnv python=3.6 numpy pandas 第二步：激活 windows ==> activate...windows用户环境变量中添加(改成自己的路径)： D:\Anaconda3 D:\Anaconda3\Scripts D:\Anaconda3\Library\bin 第三步：查看活跃的环境...scikit-learn: 安装numpy sklearn包 conda env remove -n yourEnv: 删除你的环境 conda env list: 查看所有的环境 anaconda
wn/.bashrc A backup will be made to: /home/wn/.bashrc-anaconda2.bak 需要重新开启新的服务器。...[yes|no] #让你安装VS,不安，输入no 然后我们接下来创建虚拟环境 # 创建一个名为S2P的环境，指定Python版本是2.7 conda create --name S2P python=...2.7 #查看刚才创建的所有环境 conda list env # activate激活S2P source activate S2P # 激活后，会发现terminal输入的地方多了S2P的字样，...实际上，此时系统做的事情就是把默认环境从PATH中去除，再把当前2.7加入PATH python --version # 可以看到系统已经切换到了2.7的环境 # 如果想返回默认的python环境...，运行 source deactivate S2P # 删除刚才创建的环境S2P conda remove --name S2P --all 接下来在虚拟环境中安装tensorflow anaconda
创建Anaconda到python的步骤从https://www.jianshu.com/p/a37538f46551这里查看。
1、关于conda conda是一个配置隔离python环境的工具 因为有些时候我们需要不同版本的python或不同版本的pip模块（比如你需要跑两个从github上下下来的代码，他们的tensorflow...numpy、pandas、scipy、matplotlib等），它还有图形化的管理工具等 miniconda是一个单纯的conda工具，仅自带极少的python必要的包，干净纯粹，可以按照自己的需求构建任意环境.../cloud 改变成这样保存 完成后保存后，在查看一下，确定改变了；在次在cmd中输入：conda clean -i 再输入：conda create -n myenv numpy 检查一下 4.创建虚拟环境...是一个=；这句话的意思是创建一个名为new的3.8的conda环境 当然你也可以指定命名：conda create --prefix "E:\myconda" python=3.8 安装到你想安装的位置...如果每次敲路径，太麻烦，那么我们可以看我的这篇博客，修改在C盘下载的虚拟环境路径 在window下下载Anaconda时新建的虚拟环境在C盘解决方案 直接回车也可以输入y在回车； 创建成功的标志：三个
二、创建32位Python环境 在Anaconda中，你可以通过修改环境变量来尝试切换到32位模式（尽管这并非官方推荐的做法，且可能因Anaconda版本和操作系统而异），但更直接且可靠的方法是在创建新环境时指定...尝试设置32位模式（注意：这可能不适用于所有情况）： 在Anaconda Prompt中，你可以尝试通过设置环境变量CONDA_FORCE_32BIT来尝试创建32位环境，但这通常不会成功，因为Anaconda...的限制，可能无法直接获得32位版本）。...三、结论 由于Anaconda主要支持64位系统上的64位Python版本，因此将Anaconda默认创建环境的Python版本设置为32位并不直接可行。...正确方法为 1、切换至你创建的、要修改的那个环境下面 2、修改配置 conda activate new_env_win32 conda config --env --set subdir win-32
1.Anacond下载安装 【一台电脑里可以装多个anaconda的】 官网网址：https://www.anaconda.com/ 镜像网址：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn.../help/anaconda/ 看好版本好，安装3.x python版本为佳，毕竟2.7版本用的人很少了。...2.配置环境变量 路径：(右击我的电脑---属性---也行）\控制面板\系统和安全\系统高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹，总之都可以添加一下...3.创建虚拟环境 创建环境xxx可自己输入 conda create -n xxx 激活环境 conda activate xxx 切换环境，切换列表 conda env list 4.删除环境...5.添加镜像源 显示原来的镜像源 conda config --show channels: - https://pypi.doubanio.com/simple/ - defaults 添加新镜像源
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。...（下方出现的是 Anaconda 里面的包） ? 安装虚拟环境 安装虚拟环境： ? 虚拟环境安装包 如果虚拟环境需要包,可以通过NAVIGATOR 法一： ?...通常法二能够安装的包法一均可安装，安装不了的需要导入新的镜像，比如说清华镜像。...： 安装清华镜像： 运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt ： 输入命令： （1）输入清华仓库镜像地址，这样更新会快一些。...show_channel_urls yes 或者通过NAVIGATOR添加镜像 ?
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。...（下方出现的是 Anaconda 里面的包） 安装虚拟环境 安装虚拟环境： 虚拟环境安装包 如果虚拟环境需要包,可以通过NAVIGATOR 法一： 法二： 以安装pandas为例：...通常法二能够安装的包法一均可安装，安装不了的需要导入新的镜像，比如说清华镜像。...： 安装清华镜像： 运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt ： 输入命令： （1）输入清华仓库镜像地址，这样更新会快一些。...show_channel_urls yes 或者通过NAVIGATOR添加镜像 更多镜像 python安装包时指定环境：pip install 包名 -i 镜像网址 例子：pip install
conda创建虚拟环境 conda create -n your_env_name python=3.7 1 python=x.x就是环境中要安装的python版本 如果还没使用清华镜像网站，会创建环境错误...因为默认国内通道下载python速度太慢，此时则要先： 添加清华镜像网站到路径 conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda.../cloud/msys2/ conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge.../ conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config...未经允许不得转载：肥猫博客 » linux系统中用anaconda创建虚拟环境命令和报错解决方法
1.为什么要搭建虚拟环境?...问题：如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了....解决方案 : 虚拟环境 作用 : 虚拟环境可以搭建独立的python运行环境, 使得单个项目的运行环境与其它项目互不影响....在开发过程中, 便于控制python的web框架或工具包的版本，创建多个虚拟环境，就相当于我们在一台电脑上拥有了多个python解释器。...好了，接下来我们开始安装了~ 2.搭建python虚拟环境 1.我们先创建一个隐藏目录 .virtualenvs，所有的虚拟环境都放在此目录下 在你需要建立的目录下输入 mkdir /root/.virtualenvs
非常好用 1、确认你已经激活了虚拟环境。在终端或命令提示符中输入以下命令激活虚拟环境： conda activate myenv 其中，myenv是你创建的虚拟环境名称。...如果虚拟环境已激活，你会看到虚拟环境名称出现在命令提示符的开头。 2、确认你已在虚拟环境中安装了jupyter。...在已激活的虚拟环境中，使用以下命令安装jupyter： conda install jupyter 3、确认你已经在jupyter中注册了虚拟环境。...在已激活的虚拟环境中，使用以下命令注册虚拟环境： python -m ipykernel install --user --name=myenv 其中，myenv是你创建的虚拟环境名称。...这个命令将在jupyter中注册一个新内核，使得jupyter能够使用你的虚拟环境。如果你已经注册了内核，您会看到一个包含你的虚拟环境名称的选项卡在jupyter的右上角。
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