anaconda中安装的python环境中没有pip3的问题及解决

目录 1.简介 2.在Anaconda环境下搭建TensorFlow - 安装Anaconda 创建一个新的Anaconda环境 激活新的环境 安装TensorFlow 验证TensorFlow安装 安装Jupyter Notebook 1.简介 TensorFlow是一个由Google Brain团队开发的开源软件库,用于各种人工智能和机器学习应用,包括神经网络.深度学习.强化学习等.TensorFlow提供了一个灵活的编程框架,可用于创建各种类型的机器学习模型,如分类.回归.聚类.语音识别.

目录 环境导出 文件互传 rsync命令 博主在进行实验过程中由于需要频繁更换服务器,而每次更换服务器后便少不了进行环境配置,尽管有requirement.txt的帮助,配置环境时也是需要费一番功夫.因此想到conda的环境导出与导入功能. 具体过程如下: 环境导出 # -n 后面的参数是服务器A要克隆的环境名称,> 后跟着我们要保存的路径文件名称 conda env export -n yolos > /data/yolos.yaml 如下: ubuntu@VM-0-17-ubuntu:/$

1.这是我自己在网上尝试过的成功的一个方法 首先在你有环境的服务器中安装conda-pack pip install conda-pack 2.打包环境 conda pack -n my_env //my_env为环境名 打包后的压缩包在当前目录,把他下载后(我的大概有1个G)上传到另一个服务器比如我需要打包迁移到另一个服务器的环境是 “baseline”,则会产生“baseline.tar.gz”这个压缩包 3. 在另一台服务器上需要首先安装过conda(这里不做详细介绍)将上述得到的base

目录 一.创建python虚拟环境 二.配置刚创建的虚拟环境 pytorch安装(gpu版本和cpu版本的安装) 三.将虚拟环境配置到相应项目 一.创建python虚拟环境 首先选中要配置环境的文件如下: 在此处输入cmd按回车此处我创建一个环境名为hands3dtext,环境版本为3.7.2的初始环境 conda create -n hands3dtext python==3.7.2 创建成功如下: 二.配置刚创建的虚拟环境 首先激活刚创建的虚拟环境 conda activate hands3

首先,我们要明确,我们是要在虚拟环境中安装cuda和cuDNN!!!只需要在虚拟环境中安装就可以了. 下面的操作默认你安装好了python 一.conda创建并激活虚拟环境 前提:确定你安装好了anaconda并配置好了环境变量,如果没有,网上有很多详细的配置教程,请自行学习 在cmd命令提示符中输入conda命令查看anaconda 如果显示和上图相同,那么可以继续向下看 1.进入anaconda的base环境 方法1 在cmd命令提示符中输入如下命令 activate 方法2 直接在搜索栏里

一.什么是Anaconda? Anaconda,中文是大蟒蛇,是一个开源的Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda.Python等190多个科学包及其依赖项. 为什么我们配置环境的第一步就是安装Anaconda呢? 包含conda:conda是一个环境管理器,其功能依靠conda包来实现,该环境管理器与pip类似,非常常见且强大. 安装大量工具包:Anaconda会自动安装一个基本的python,该python的版本Anaconda的版本有关.该python下已经

版本一 conda install xxx:这种方式安装的库都会放在/Users/orion-orion/miniforge3/pkgs目录下.我们在我们的虚拟环境中要用到或下载时先到该路径下去找,若有则直接将其复制到我们的虚拟环境中包得存放位置: ~/site-packages/.若没有,则先下载到/anoconda3/pkgs,在复制到虚拟环境包的路径下. pip install xxx:这是就要两种情况,一种情况就是此时使用的是conda中安装的python,那么xxx会被安装到/User

目录 前言 状况描述: 问题描述 解决办法: 前言 使用anaconda 命令安装pytorch包的问题,以下给出解决办法. 状况描述: 由于是第一次接触安装,看了很多篇文章,也遇到了一些坑,在此总结一下. 安装pytorch,从硬件上分为2个版本,一个是cpu,一个是gpu(显卡).gpu版本可以加速训练效果. 由于本人的电脑比较旧,显卡是rtx1050,我安装了cuda9.0版本+cudnn+pytorch(torch+torchvision) 本人安装的是gpu版本的,在这个过程中,走了一

目录 anaconda中安装的python环境中没有pip3 找到安装anaconda的文件夹 点击envs 发现了安装的三个虚拟环境 打开tf的虚拟环境下的Scripts文件夹 通过cmd进入到这个文件夹 然后执行 easy_install-3.5.exe pip 总结 anaconda中安装的python环境中没有pip3 在使用anaconda配置的python环境时,发现在python环境中并没有安装pip3的包,只有pip的 找到安装anaconda的文件夹 点击envs (利用ana

前言: 什么是anaconda?? 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) 什么是jupyter notebook?? Jupyter Notebook 是一款开放源代码的 Web 应用程序,可让我们创建并

目录 1.虚拟环境 2.虚拟环境的作用 3.什么是conda 4.环境相关指令 1.查看包 2.查看conda版本 3.查看环境 4.创建新的环境 5.环境切换 6.退出此环境 7.删除环境 1.虚拟环境 它是一个虚拟化的概念,从电脑独立开辟出来的环境.通俗的来讲,虚拟环境就是借助虚拟机来把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,各个容器之间互相隔离,互不影响 2.虚拟环境的作用 在一些项目开发中,我们需要一些项目的框架,但是可能

首先呢我去安装了一个那个pytorch,然后导入一下发现: 连numpy都找不到,于是我表示很生气 重新安装,它说安装过了,地址是balabala: 说明是找不到的问题,于是乎我去配了一下环境变量 在环境变量最后加入了一行: export PYTHONPATH=/usr/local/lib/python3.6/dist-packages:$PYTHONPATH 然后就导入成功了 以上这篇安装完Python包然后找不到模块的解决步骤就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多

有时候在无法联网的情况下需要搭建环境,且必须使用之前的环境,因为你的代码需要在同样的环境下运行.这样方便开发 方法一: 1.下载指定的包到指定文件夹. pip list #查看安装的包 pip freeze > requirements.txt 将已经通过pip安装的包的名称记录到 requirements.txt文件中 创建存放安装包的目录:mkdir /packs pip install --download /packs pandas(存放一个pandas包) 或 pip install

sae中安装有python环境,想让sae导入自己下载的django或者其他模块,可以在svn中新建一个文件目录,比如site-packages,跟python安装目录一样,这个目录存放所有的python模块(包括django),将安装目录下的以及用pip install安装的各种模块copy入这个目录,然后增加python搜索路径,让sae可以从这个目录引入各种模块,保证程序正常运行.具体设置如下: 第一步:修改wsgi.py文件,该文件在django生成的项目目录后,比如../mysite/