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使用 Miniconda 为 Mac M1/M2 安装 TensorFlow GPU
使用 Miniconda 为 Mac M1/M2 安装 TensorFlow GPU 最新的采用 ARM M1/M2 架构的 Mac 处理深度学习的能力比之前采用英特尔架构的 Mac 好很多。随着硅芯片的发布，Apple 首次推出了片上系统。 新的 Mac M1 有一个单芯片，其中包含 CPU、GPU 和对深度学习的硬件支持。使用名为 Rosetta基于anaconda3的Pytorch环境搭建
方法一 安装anaconda3，版本选择新的就行 打开anaconda prompt创建虚拟环境conda create -n pytorch_gpu python=3.9，pytorch_gpu是环境名称，可自行选取，python=3.9是选择的python版本，可自行选择，conda会自动下载选择的python版本 接下来去pytorch官网 https://pytorch.org/get-startImportError: Missing optional dependency 'tables'. Use pip or conda to install tables.
解决to_hdf() 报错ImportError: Missing optional dependency ‘tables‘. Use pip or conda to install tables. 解决方法 conda install pytables 1 或是： pip install tables爬虫数据可视化前的环境准备(已安装python环境前提下)
一、requests请求库安装 在桌面右键打开终端输入：pip install requests 二、Beautiful Soup解析库安装 终端输入： Beautiful Soup 4安装：pip install bs4 lxml安装：pip install lxml 三、matplotlib安装 下载miniconda 下载地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html w配环境
配环境 (base) root@dev-caixukun-caixukun-caixukun:~/pycharm-2019.3.1/bin# ./pycharm.sh 放在这 然后： conda create -n name python=3.6 conda activate nameProblem with input() in Spyder 5.1.5 (Anaconda)
Problem with input() in Spyder 5.1.5 (Anaconda) 错误提示 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\clu\Anaconda3\lib\site-packages\qtconsole\base_frontend_mixin.py", line 138, in _dispatch handler(msg) File "C:\Users\clu\Windows下Conda自定义env安装目录
楔子 windows下，conda会将新的环境安装到 %USERFROFILE%/.cond/envs下，但是到后来清理C盘的时候，就想着如何将这个envs搬到D盘 我将envs移动到D盘后，然后将C盘的envs删除了，然后傻乎乎的以为我移动到D盘了，但是这几天想学习Django, 安装完后无法使用django-admin, 才发现我没弄好，特记录Ananconda 报错
Caused by SSLError("Can't connect to HTTPS URL because the SSL module is not available 原因是：conda找错了openssl的地址，conda在Anaconda\DLLs目录下寻找openssl的dll文件，但实际上需要的dll在Anaconda3\library\bin目录下。因此只需要将这两个文件复制到 Anaconda\DLLs下即可你需要知道的 PyCaret 安装步骤
你需要知道的 PyCaret 安装步骤 Photo by 博伊图梅洛·费特拉 on 不飞溅 PyCaret 是 Python 中的一个开源、低代码机器学习库，可自动执行机器学习工作流。 由于 Python 和 sklearn 版本不同，我一直在努力安装 PyCaret，但经过几次尝试，我已经在 Windows、Debian 和 google Colab 上基于Anacoda搭建虚拟环境cudnn6.0+cuda8.0+python3.6+tensorflow-gpu1.4.0
！一定要查准cudnn，cuda，tensorflow-gpu对应的版本号再进行安装，且本文一切安装均在虚拟环境中完成。 下文以笔者自己电脑为例，展开安装教程阐述（省略anaconda安装教程）： 1.查询电脑CUDA版本 2. 确认对应的cudnn，cuda，tensorflow-gpu版本号（链接） 3.如果先前安装过tensorflow-gpu，先卸载（没有jupyter notebook的安装和基本使用
1.人工智能发展必备三要素 数据 算法 计算力 计算力之CPU和GPU的区别： CPU主要适用于I/O密集型的任务 GPU主要适用于计算密集型任务 2.人工智能，机器学习，深度学习三者的关系 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来 3.机器学习概述 1.机Python-Anaconda介绍、安装及使用教程
〇、序 一、什么是Anaconda？ 1. 简介 2. 特点 3. Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别 ① Anaconda ② conda ③ pip ④ virtualenv ⑤ pip 与 conda 比较 → 依赖项检查 → 环境管理 → 对系统自带Python的影响 → 适用语言 ⑥ conda与pip、virtualenv的关系 二、AnConda常用命令
虚拟环境 查看已经安装的虚拟环境 conda env list conda info -e 创建Python虚拟环境 conda create -n YOUR_ENV_NAME python=x.x # -n 指定虚拟环境名字； 激活或切换虚拟环境 # 激活 conda activate YOUR_ENV_NAME # 取消激活 conda deactivate 删除虚拟环境 conda rem配置环境并使用测试--python
一、使用anaconda搭建python环境 conda info --env 查看环境 conda remove -n web --all 删除环境 conda create --name python python=3.8 创建名为python的虚拟环境 # To activate this environment, use $ conda activate python # To deactivate an active environment, uWindows 下安装 Open3D
至于为什么会有这篇文章。。。说来话长 学习点云数据处理之前，本想想着使用大名鼎鼎的 PCL 库学习学习，无奈本人太菜，搞了数天各种出错，遂放弃 而 python-pcl 库也有数年未更新，并且安装也不容易，再次放弃 查询多方资料，最终选择 Open3D 库， 1 安装 Anaconda 1.1 什么是 Anaconda Anaconconda安装报错：PermissionError [Errno 13] Permission denied
原文链接 Anaconda创建环境，激活环境 conda create，keras安装失败： PermissionError [Errno 13] Permission denied Anaconda创建虚拟环境： conda create -n my_root Linux激活环境： source activate my_root Windows下激活环境： activate my_root 安装keras： conda install keras【区块链与隐私保护系列】基于Linux的TensorFlow Federated安装与使用
一、Tensorflow Tederated安装 基础环境： 操作系统：Ubuntu20.04 首先，安装Anaconda： 具体的安装步骤可以查看这篇文章，亲测实用，https://blog.csdn.net/ITBigGod/article/details/85690257 然后，安装TensorFlow： conda create -n tff (创建名为tff的虚拟环境） condconda源管理
第1步： dell@dell-Precision-5820-Tower:~$ gedit ~/.condarc 第2步： channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conpip安装报错：No such file or directory 'conda-forge' 没有那个文件或目录 'conda-forge'
原文链接 使用pip安装出现报错： No such file or directory 'conda-forge' 没有那个文件或目录 'conda-forge' 可以从conda-forge清单中安装的指定Python扩展： pip install fire -c conda-forge 如果出现以下问题： ERROR: Could not open requirements file: [Errno 2] No suchconda创建虚拟环境到指定文件夹
参考anaconda官方文档：https://docs.anaconda.com/anaconda/ 通常我们使用命令： conda create -n env_name python=x.x 创建一个环境，但是此时环境默认 $HOME/.conda/envs/env_name，在激活这个环境的时候，可以使用命令： source activate env_name 退出命令： source deactivate env_namautodl3-配置深度学习环境
1.激活conda 在jupyterlab终端输入vim ~/.bashrc 首先输入i，进入编辑模式 在最后加上路径：（minconda路径） 按esc:wq保存退出 刷新 -------------------------------------------------------------以上或者直接 使用autodl-使用1pip安装报错：Command python setup.py egg_info failed with error code 1
原文链接 windows下使用pip安装torch模块，出现错误： ERROR: Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in C:\Users\xxx\AppData\Local\Temp\pip-install-yqzlud5w\torch\ 方法一 尝试参考文章：https://mp.weixin.qq.com/s/u5uIjnABGXTJGo4Z3_dZQw 指定安装包Windows11使用WSL Ubuntu搭建paddle的GPU环境
Windows11使用WSL Ubuntu搭建paddle的GPU环境 最近升级到了Windows11，突然有个大胆的想法：在Windows11上安装WSL，将所有开发环境安装到WSL中。这样就能在windows各种QQ/微信/Steam玩的飞起，又能在Linux中敲代码。 当前时间：2022-08-13，本文章中所有步骤都是根据官网的安装方法，如果时间比pip安装后仍有ImportError No module named XX问题解决
原文链接 pip安装模块后，仍然出现报错： ImportError: No module named 'XX' 需要用conda再装一次。 以TensorFlow为例，原安装方法： pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.11.0 需要用conda将对应版本再安装一次： conda install --upgrade tensorflow-gpu==1.11.0 学习更ubuntu 下 安装 anaconda3 以及使用
一、安装 参考资料： https://blog.csdn.net/weixin_49223002/article/details/123031334 Ubuntu安装anaconda3 https://blog.csdn.net/anniaxie/article/details/107198266 ubuntu16.04下Anaconda3的使用 二、使用 1，添加环境变量 在~/.bashrc中添加export PATH="