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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-start

ImportError: 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 name

Problem 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、An

Conda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, u

Windows 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 Anacon

conda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)    cond

conda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/con

pip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 such

conda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_nam

autodl3-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1  

pip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="