Conda 中包含的软件越来越多,而且软件的不同版本都保留了下来,软件的索引文件越来越大,安装一个新软件时搜索满足环境中所有软件依赖的软件的搜索空间也会越来越大,导致solving environment越来越慢。
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:
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。
内容一览:TVM 共有三种安装方法:从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
最近整理系统时将之前的Anaconda环境全部删除,在重新安装时由于网络连接问题导致很多包和环境无法顺利安装。便想着将所用包全部下载下来,然后通过本地安装,这样以后会方便很多,下面就是关于如何使用conda自定义通道。
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。
原来一直使用原生python和pip的方式,换了新电脑,准备折腾下Anaconda。
简介: Anaconda,中文大蟒蛇,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。
spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库,它建立在最新的研究基础之上,从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量,目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器,用于标签的卷积神经网络模型,解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。 spaCy项目由@honnibal和@ines维护,虽然无法通过电子邮件提供个人支持。但开源者相信,如果公开分享,会让帮助更有价值,可以让更多人从中受益。(Github官方地址:
安装好之后,可以使用命令conda,可以使用一系列命令参数,conda --help 或 conda -h 、 conda --version 或 conda -V
此外,Kaolin 库还可以大大降低为深度学习准备 3D 模型的工作量,代码可由 300 行锐减到仅仅 5 行。
channels是conda下载包的镜像网站,通过如下命令可以查看已有的channels
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本,用于计算科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析),Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本,并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。
Docker是一个用Go语言实现的开源项目,可以让我们方便的创建和使用容器,docker将程序以及程序所有的依赖都打包到docker container,这样你的程序可以在任何环境都会有一致的表现,这里程序运行的依赖也就是容器就好比集装箱,容器所处的操作系统环境就好比货船或港口,程序的表现只和集装箱有关系(容器),和集装箱放在哪个货船或者哪个港口(操作系统)没有关系。
conda的核心功能包括environments和packages的管理,在之前的文章中介绍了environments的管理技巧,本文来看下packages的管理方式。
直接运行build_win.cmd文件即可,在执行之前可以先检查一下python的版本,Caffe-windows只支持python2.7与python3.5两个python版本,其它都不支持!我的执行如下:
之前一直比较抵触用 Python ,很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。Node.js 有 Npm 包管理工具,通过 package.json 配置项目依赖,最多再通过 nvm 来进行环境切换;Java 有 Maven Gradle 来进行包管理和项目依赖配置,并体现在 pom.xml 和 build.gradle 等中。而 Python 相比编程语言有时更体现了脚本语言的特性,系统化和标准化程度都不太高。很多 Python 项目上来就是怼代码,没有声明依赖、配置环境的文件。这样的好处是简单项目堆砌起来非常快,但是一旦代码量上了规模,依赖管理、环境配置、项目启动等就到处都是坑。
当然你可能要问:不是已经有conda和pip了吗,为什么还要再搞个poetry出来? 如果你进poetry的官网查看介绍,你会发现poetry像是一个加强版的pip和venv。 poetry不是conda这样的大而全的虚拟环境管理,不能像conda那样安装不同版的Python(甚至其它语言的程序)。 poetry专注于解决项目的依赖问题,确保他人能轻松复现你的Python项目(而不掉进依赖地狱)。
conda的前两个要点实际上是使许多软件包比pip更具优势。 由于pip是从源代码安装的,所以如果你无法编译源代码,那么安装它可能会很痛苦(这在Windows上尤其如此,但如果软件包有一些困难的C或FORTRAN库,甚至在Linux上也是如此)依赖)。 Conda从二进制文件安装,这意味着有人(例如Continuum)已经完成了编译软件包的艰苦工作,因此安装非常简单。如果您有兴趣构建自己的软件包,也有一些差异。 例如,pip建立在setuptools之上,而conda使用它自己的格式,这有一些优点(比如静态,而且Python不可知)。
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。
来源:https://blog.mythsman.com/post/6088206570684f526e6bc606/ 推荐阅读:终于来了,【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营!! 之前一直比较抵触用 Python ,很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。Node.js 有 Npm 包管理工具,通过 package.json 配置项目依赖,最多再通过 nvm 来进行环境切换;Java 有 Maven Gradle 来进行包管理和项目依赖配置,并体现在 pom.xml 和 build
之前的python环境,使用ubuntu安装pip来安装python依赖,但是遇到缺少某些库的版本,比如一个项目需要用到faiss,pip只有最新的1.5.3版本,但是这个版本使用了较新的CPU指令,在老服务器上运行报错:
Anaconda是一个python的科学计算发行版,其附带了一大批常用的数据科学包,不用再使用pip安装数据科学包,再也不用为各种数据科学包版本和依赖冲突发愁了,哈哈。
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。
本文介绍了在Ubuntu 14.04+CUDA8.0+Anaconda2+Python2.7环境下,使用cmake编译caffe和Pycaffe的详细教程。首先介绍了如何安装Anaconda2,然后说明了编译Caffe所需的依赖库,最后演示了如何在终端使用命令行编译Caffe和Pycaffe。
jupyterlab-dash 这是一个JupyterLab扩展,用于将Plotly Dash应用程序渲染为JupyterLab中的单独窗口 ? Github项目链接: https://github.
Python2和Python3之间存在较大的差异,并且由于各种原因导致Python2和Python3长期共存。我们在使用的时候,可能会遇到不同的Python版本问题或者是Python工作环境的切换问题。这里介绍pyenv、virtualenv、conda、venv,pyenv用于管理不同的Python版本,virtualenv、conda以及venv管理不同的工作环境。
本篇文章,我们聊了如何使用搭载了 Apple Silicon 芯片(M1 和 M2 CPU)的 MacBook 设备上运行 Stable Diffusion 模型。
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。
我们希望在汇集行业领先的预训练模型,减少开发者的重复研发成本,提供更加绿色环保、开源开放的AI开发环境和模型服务,助力绿色“数字经济”事业的建设。 ModelScope平台将以开源的方式提供多类优质模型,开发者可在平台上免费体验与下载使用。
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。
如果系统没有安装 gcc 则会提示 command not found。这时要先安装 gcc。
如果你要决定用conda管理Python版本及包那么你有两个选择,安装Anaconda或者Miniconda,下面简单说明区别:
最近利用Conda终于成功安装了mmdetection,说实话,非conda的还真的不好装,特别在.complie的时候,即使成功,总是会出现各种问题,直到conda安装后,才明白之前的问题关键所在,即必须numpy为1.16.2版本,且pytorch需要为1.0版本。之前从release版本中下载了0.4.1的版本,还是有问题。
包括当下非常流行的 AI 库,如:PyTorch、transformers、TensorFlow 等包括当下非常流行的 AI 库,如 PyTorch、transformers、TensorFlow 等,以及科学计算库,如 Numpy、Pandas、Scikit 等,还可以使用图形界面库,如 PyQt、wxPython 等。
一个月黑风高、万籁俱静的夜晚,MMDeploy 社区群里传来一阵躁动,群友们纷纷直呼:牛啊,强啊!
新租了服务器,想做个简单的服务端,测试以下网络质量。刚开始打算用npm的http-server做一个,无奈出问题了。后来还是觉得干脆装个django
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本文重点分享Python的包管理工具和环境管理工具:conda。 未来的日子中,期待和大家一起成长,一起分享高质量原创文章
众所周知Python常用的版本有2.x和3.x,常常会引起版本问题。由于我在Linux系统中已经安装有Python3.x和对应的TensorFlow,现在遇到需要跑在Python2.x下的TensorFlow工程时,就很麻烦,因此可以用Anaconda来建立一个独立的小环境来另外安装Python2.x及其对应的TensorFlow来跑这个工程。
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
作者以 SciTime 项目(一个对算法训练时间进行估计的包)的发布为例,详细解释了发布的每个步骤。
随后在cmd处通过import tensorflow,查看本机的CUDA以及cuDNN的适机版本:
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: ******
PyClone 是一种用于推断癌症中克隆种群结构的统计模型。 它是一种贝叶斯聚类方法,用于将深度测序的体细胞突变集分组到假定的克隆簇中,同时估计其细胞流行率(prevalences)并解释由于分段拷贝数变化(segmental copy-number changes)和正常细胞污染(normal-cell contamination)引起的等位基因失衡。 单细胞测序验证证明了 PyClone 的准确性。
之前看到说有vina1.2需要编译安装,我嫌麻烦找到了别的方法,使用apt安装,但运行到两个ligand时发现无论如何也无法执行,查看版本才发现我安装的是旧旧版本,故在此记录下安装新版本的过程。
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