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深度学习踩坑系列之十 创建&克隆&激活虚拟环境
创建虚拟环境 conda create n your env name python 3 6 2 pip numpy matplotlib pandas sortedcontainers conda克隆虚拟环境 conda create n
tf
Linux
虚拟环境
Centos 7 - Anaconda3 安装教程及报错集锦 - 取消自动激活 base 环境方法
目录 序言 1 报错 WARNING cannot verify mirrors tuna tsinghua edu cn s certificate issued by C US O Let s Encrypt CN R3 Issued
虚拟环境
centOS
Linux
运维
conda
python 多版本虚拟环境的安装以及常见报错的处理(解决python2.7 - pip wheel failed with error code 2 问题)
安装 虚拟环境 注意虚拟环境的 包安装 不要加sudo sudo会装在全局 注意虚拟环境的 包安装 不要加sudo sudo会装在全局 注意虚拟环境的 包安装 不要加sudo sudo会装在全局 1 虚拟环境的创建和使用 项目1 gt 依赖
python
虚拟环境
virtualenv
pip
虚拟环境安装报错
Mac系统创建python3.7虚拟环境
mac系统python3 7安装虚拟环境 什么叫虚拟环境呢 python特有的一种软件环境 创建多个python环境 各个环境之间完全隔离 互不影响 它可以用来解决Python项目开发和运行过程中的依赖项和版本问题 而不必和其他项目的Pyt
虚拟环境
python虚拟环境
python
Debian12中为python3配置虚拟环境及在Pycharm中使用虚拟环境
在Debian 12中 python默认为python 3 11 基于应用 现需设置虚拟环境 1 安装venv模块 从python3 3开始 配置python虚拟环境 可用venv模块 更加方便了 执行命令 apt install pyth
python
debian12
Debian
python3
虚拟环境
在ubuntu环境下安装python3虚拟环境
目的 为了各个python项目间的模块包版本不互相影响 创建虚拟环境 针对某一项目使用对应的虚拟环境 这样当其他项目使用更高版本模块包的时候 也不会影响此项目中的包的使用 环境 Linux操作系统 ubuntu18 10 python版本
python
虚拟环境
Linux
Anaconda创建虚拟环境
题外话 对自己最近一年多的学习做一个总结 方便日后查看 也希望可以帮助到需要的人 所有内容亲测有效 win10系统下 1 win r 然后输入cmd 打开终端窗口 2 输入命令 conda env list 可以查看当前已经安装的pytho
python基础
anaconda3
python
虚拟环境
虚拟环境报错 virtualenv 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序
通过pip list 查询时显示安装成功 之前用过虚拟环境了 并没发生任何问题 查询是否有多个Python环境 我装了Anacoda 知道是环境冲突后 原本思路是删了环境变量 无用 是 管理员模式打开cmd 卸载了之前在普通用户权限下安装的
虚拟环境
Anaconda
python
Jupyter Lab设置切换虚拟环境
在进行数据科学任务时 一般会用到交互式开发环境 即Jupyter Notebook Jupyter lab是Jupyter Notebook的升级版 功能更强大 更好用 但是默认情况下 是不能切换虚拟环境的 如下 或者查看内核列表 有2个位
机器学习与深度学习实战
Jupyter Lab
虚拟环境
机器学习
python
出现 conda虚拟环境默认放在C盘 解决方法
目录 1 问题所示 2 原理分析 3 解决方法 3 1 方法一 3 2 方法二 1 问题所示 通过conda配置虚拟环境的时候 由于安装在D盘下 但是配置的环境默认都给我放C盘 通过如下命令 conda env list 最后查看该环境的确
Bug
conda
Windows
虚拟环境
envs
linux系统离线安装miniconda3 及创建python环境
在linux系统中安装python开发环境 一般采取安装miniconda的方法 不建议安装anaconda miniconda是一个anaconda的轻量级 默认只有python跟conda 有时候出于安全性考虑 服务器不允许连接外网 因
python
Linux
虚拟环境
miniconda
vscode用conda配置Python虚拟环境
1 到官网下载Anaconda2 下载vscode中Python插件3 以管理员身份运行vscode4 利用conda创建python虚拟环境5 在vscode中配置Setting json添加Python路径6 最后检验运行Python项
VSCode
conda
python
虚拟环境
使用python虚拟环境,为什么要激活虚拟环境
文章目录 使用python虚拟环境 xff0c 为什么要激活虚拟环境前置基础python 模块和包的概念Python 模块 Module Python中的包 python依赖引入机制 xff08 搜索路径 xff09 PYTHONPATH
python
虚拟环境
为什么要激活虚拟环境
Python虚拟环境——virtualenv
林野哥推荐的虚拟环境 xff0c 这个跟Conda虚拟环境有点像 xff0c 但是和conda最大的区别就是virtualenv会创建一个单独的文件夹存放python环境 xff0c 感觉隔离程度更高 使用方法如下 xff1a 1 安装vi
python
virtualenv
虚拟环境
pycharm配置本地python虚拟环境
Python的版本众多 在加上适用不同版本的Python Package 这导致在同时进行几个项目时 xff0c 对库的依赖存在很大的问题 这个时候就牵涉到对Python以及依赖库的版本管理 xff0c 方便进行开发 xff0c virtu
pycharm
python
配置本地
虚拟环境
**在Linux的shell脚本里激活conda 虚拟环境**
在Linux的shell脚本里激活conda 虚拟环境 之前突发其想 xff0c 既然在命令行可以通过conda activate tf激活tf的虚拟环境 xff0c 那么能不能写个脚本实现呢 xff1f 费了好大劲 xff0c 发现并不行
Linux
shell
conda
脚本里激活
虚拟环境
Python虚拟环境(pipenv、venv、conda一网打尽)
Python虚拟环境详解 一 什么是虚拟环境1 什么是Python环境2 什么是虚拟环境3 常用工具 二 pipenv1 安装pipenv2 命令概览3 pipenv基本使用1 xff09 创建虚拟环境2 xff09 激活虚拟环境3 xff
python
pipenv
venv
conda
虚拟环境