2、替换anaconda的下载源为国内镜像源的方法 方法一:手动修改anaconda下载源的配置文件" /home/你的用户名/.condarc"为以上几个下载源之一即可。 在安装Anaconda时选定的用户目录下(C盘中的‘user’ or‘用户’ 文件夹下寻找),找到.condarc文件,重命名为.condarc0(就是备份一下),然后新建一个txt文件,文件名包括后缀更改为.condarc,用记事本打开,输入上面源。打开Anaconda Prompt
Anaconda最大的优势我认为在于可以做环境管理,可以通过创建不同的环境,安装不同的包。
在国内连接 Anaconda 官方源速度非常慢。用官方源去安装、升级包,速度估计会抓狂,说不定还总是失败。
Anaconda介绍CentOS 7安装Anaconda3conda命令使用介绍帮助目录检查conda版本升级当前版本的conda环境管理列出所有的环境安装一个不同版本的python新环境复制一个环境创建一个新环境导出环境,Anaconda支持导入导出以方便迁移导入环境信息,即根据配置文件创建一个新环境:移除环境激活进入环境,请使用停用一个活动环境,请使用包管理查看已安装包向指定环境中安装包从Anaconda.org安装一个包通过pip命令来安装包conda配置添加镜像源查看当前镜像源删除镜像源设置安装时显示源url,不想就改为no查看源全部设置,包括链接、show_channel_urls 值:查看conda配置文件其他注意事项安装conda后命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境
在地球科学领域也得到了广泛应用,尤其是地球科学数据处理和可视化方面,比如地球科学数据分析和可视化库Iris,应用于数值模式数据处理的wrf-python,气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
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。当你尝试pip install xxx时出现各种意外和依赖问题,那么conda就是一方良药。可以让你轻松的安装各种库并处理各种依赖问题。
如果你使用conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch来安装pytorch,并且添加了清华镜像源,但还是由于网络原因下载失败,你只需要把-c pytorch去掉:
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: ******
在学习推荐系统、机器学习、数据挖掘时,python是非常强大的工具,也有很多很强大的模块,但是模块的安装却是一件令人头疼的事情。
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 config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
可能我们使用pip install --upgrade pip或者conda安装一下包时因为网络原因导致只是卸载旧版本而未安装。
Conda 是一个包管理器,类似于手机上的 AppStore 或电脑上的软件管家,可以方便地安装各种软件,并且能够为每一个软件创建自己的运行环境,互不干扰。
3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法(Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1)
Python由于2.x和3.x版本不兼容的问题,出现了虚拟环境管理的方式,这也算是日常比较常见的Python环境配置的一种方式。此外,由于Python丰富的库依赖,对于库的管理又出现了不同。本文将总结日常使用virtualenv、pip、anaconda等Python配置的经验。
Google于去年早些时候发布了TensorFlow 2.0,这是对现有TensorFlow 1.0的重大飞跃。
大多数小伙伴在第一次接触 python 的时候都会被它强大的包所吸引,想要写一个网站可以使用 Django ,想要做数学运算就想到了 Numpy ,想做数据分析可以用 Pandas 等等
不论用conda安装一些python的包,还是创新独立的编程环境时,出现以下报错:
在pycharm新建conda环境的前提是安装并配置好anaconda 结果建的时候报错: PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:
如果有刚刚起步的小白,可以先看看这段话,主要是介绍Anaconda、PyCharm的区别,不需要的可以跳过。
Anaconda(conda) 安装包时很慢,经常需要等待很长时间,需要换源来解决。
作为一名技术爱好者或者开发人员,我们可能经常需要管理不同版本的软件包或创建独立的开发环境。Conda 是一个强大的工具,能够帮助我们轻松完成这些任务。接下来,我们将介绍 Conda 的基本概念和常用操作,帮助大家快速上手。
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。 [1] 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。
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:
在使用 pip 和 conda 命令安装包时,由于服务器在国外,往往会出现超时的问题,国内下载速度非常慢,体验并不友好。解决办法就是把源换成国内的,如清华、阿里、豆瓣。
Anaconda下载及安装 简介 Anaconda官网:https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了180+的科学包及其依赖项,可以方便获取开发所需要的包,并且对包进行管理,其中的科学包有:conda,numpy等 下载 网速好:官方下载:https://repo.anaconda.com/archive/ 网速慢:清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 选择相应版
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes
之前听别人说过这个软件。但是自己一般用的pycharm。pycharm是一款很好的编辑器,但是一个缺点就是可能电脑不是很高的会出现卡顿。但是编辑代码是十分方便的。
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。
TensorFlow 安装的前提是系统安装了 Python 2.5 或更高版本,教程中的例子是以 Python 3.6(Anaconda 3 版)为基础设计的。为了安装 TensorFlow,首先确保你已经安装了 Anaconda。可以从网址(https://www.anaconda.com/distribution/#download-section)中下载并安装适用于 Windows/macOS 或 Linux 的 Anaconda。
最近学习python安装了Anaconda,但是去年安装的现在才开始学习(鸽子咕咕咕,这导致版本都已经比较老。 但是使用 Anaconda 升级包的时候,发现在图形界面升级时需要鼠标多次点击,同时默认源访问速度很慢(校园网环境基本没法用。
conda下载pytorch巨慢 是因为国内镜像源不支持conda 但是最新发现清华源已经支持了, 需要额外添加pytorch的库,否则找不到
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:
安装pytorch,有两种办法,一是pip,二是conda。不管什么样的方法,首先,都要安装最新的anaconda。
PyTorch介绍: PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。其运行环境已兼容Windows (CUDA,CPU)、MacOS (CPU)、Linux (CUDA,ROCm,CPU)。 PyTorch的前身是Torch,其底层和Torch框架一样,但是使用Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了Python接口,它是由Torch7团队开发,是一个以Python优先的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。
镜像网址:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
记得前不久刚陷入Tensorflow2.0的安装困境,这一次又被PyTorch 搞哭辽。
会在当前用户目录下创建 .condarc 文件,可以查看更换源前后该文件内容的变化
使用Python的一定对著名的科学计算集成环境Anaconda(miniconda)并不陌生,而无论是使用Anaconda还是miniconda都必然会用到其包管理器——conda。作为一款管理python安装包的包管理器,其功能要比python自带的pip强大不少。
学习深度学习技术需要使用到PyTorch,在安装PyTorch 过程中,有很多的细节需要知道,在下载PyTorch的时候,我们需要根据英伟达显卡的版本进行相应的下载,如何查看英伟达显卡版本?下载Anaconda的时候很慢,如何让Anaconda下载很快?在使用Anaconda下载PyTorch非常慢,如何使用Anaconda下载PyTorch加快?
这里面是各种平台,正确的链接应该再加上对应的平台。例如mac系统64位的配置是这样:
到目前为止,我们查阅anaconda的官网可发现,由于目前Anaconda没有支持arm架构的版本,在M1芯片Mac上安装的Anaconda是非常不稳定的,而且仅支持最高3.8版本的Python。而官网原生支持运行在arm架构上的Python版本为3.9.1,所以综合来讲我们只能寻找一种替代方案,那就是miniforge。
一般情况下,最新版R的安装非常容易。但如果是在linux服务器上,而又恰好没有root权限,安装就比较麻烦了。最直接粗暴的方法是自己在有读写权限的个人目录中编译安装,但操作很繁琐,需要解决非常多依赖库,整个过程几乎会让人爆炸。还好,有一种简便很多的方法,通过Anaconda的虚拟环境安装。
本文介绍在Anaconda中,为一个具有老版本Python的虚拟环境更新Spyder软件版本的多种方法。
在认识 Anaconda 之前,先认识一下conda,Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。它可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。那么既然都是用来安装包的,Conda和pip有啥区别呢?主要区别如下:
深度学习(Deep Learning)第一坑就是机器学习平台的选取和开发环境的安装,以下是重装两次系统后的安装经验。
conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
使用:pycharm版本2020.1.4,python3.6,cuda9.0,conda4.5.4;file transfer功能使用了FileZilla。
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官网下载太慢可选用镜像下载,官网下载:Anaconda | Individual Editionwww.anaconda.com/products/individual
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