目录1.参考2.如果是使用conda管理环境3.使用virtualenv1.参考https://blog.csdn.net/m0_61122217/article/details/1332824672.如果是使用conda管理环境condacreate-nmyenvpython=3.8condaactivatemyenvcondainstallipykernelpython-mipykernalinstall--u

一、Anaconda简介​ Anaconda是专门为了方便使用Python进行数据科学研究而建立的一组软件包，涵盖了数据科学领域常见的Python库，并且自带了专门用来解决软件环境依赖问题的conda包管理系统。主要是提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及

前言运行时的环境管理是最容易被大家忽略的部分，如果只是一个人使用，确实不会是什么大问题。但如果是几百人使用，同时单任务涉及到数十个分布式节点呢？答案显而易见，很容易形成木桶效应，还有就是本机磁盘容易OOM。使用示例假如没有使用过ray，这里来个简单的示例，大家理解起来可能

Conda是跨平台的可用于在Windows、macOS和Linux上管理python环境和包的工具；方便在不同项目中创建隔离的python环境，解决python版本或包依赖带来的问题。环境管理Conda版本conda--version更新Conda到最新版本condaupdateconda查看主机存在的cuda环境condaenv

安装miniconda3echo"./home/[username]/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh">>~/.bashrcecho"condaactivate">>~/.bashrc使用conda安装py3.6环境condacreate--namepy36python=3.6pipinstallnumpy==1.19.5#先装这个不然会报错pipinstall

一、环境配置环境配置一直是整个ai项目最头疼的地方，由于大部分ai项目都是使用python来编写代码的，不可避免的每个项目使用的python及对应的package版本不一致，此时就需要配置虚拟环境来应对不同的ai项目1.1anconda下载anconda有两种安装包，一种是anconda，另一种miniconda；其

AIStudio每次重新启动后，很多文件/文件夹都会被重置，导致需要的库和配置好的环境都要重新配置。一、不需要创建新的虚拟环境#在终端输入mkdir/home/aistudio/external-librariespipinstall****-t/home/aistudio/external-libraries#replace****withyourpackasges#

在清华源下载Anacondahttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/安装默认安装即可测试打开安装好的AnacondaPrompt，输入conda-V打印版本即可创建虚拟环境condacreate-nmyenvpython=3.12查看虚拟环境列表condaenvlist激活虚拟环境condaactivatem

本地部署FluxOpenAI兼容API0.引言1.创建虚拟环境2.克隆代码3.安装依赖模块4.配置环境5.运行6.访问0.引言openedai-images-flux项目是一个将Flux公开为OpenAI兼容api的项目。1.创建虚拟环境condacreate-nopenedai-images-fluxpython=3.11-

pyhton、miniConda、pycharm下载安装配置以下都是在win10环境下，linux和mac或者其他win版本请百度。1.pyhton下载安装配置下载https://www.python.org/ #官网https://www.python.org/downloads/ #官网下载页https://www.python.org/downloads/windows/ #官网下载wi

软件源更换指南概述本指南旨在帮助非技术人员更换软件源，以加快软件下载速度和提高系统稳定性。我们将介绍如何更换Debian/Ubuntu/CentOS系统的软件源、Docker源、pip源和conda源。1.更换系统软件源步骤：01复制并运行脚本bash<(curl-sSLhttps://linuxmirrors.cn/

pycharm配置conda虚拟环境  

miniconda下载，conda使用教程，配置conda镜像源，conda常用操作和配置镜像源_conda源配置-CSDN博客一、安装miniconda下载二、配置系统环境变量三、验证：condalist四、配置下载源1.查看默认源condaconfig--show-sources增加一个默认源清华源condaconfig--addchannelshttps://mir

1创建虚拟环境打开命令行界面（例如，AnacondaPrompt或终端）。使用命令创建一个新的虚拟环境：condacreate--namexxxpython=3.8这里xxx是你想要设置的环境名称，python=3.8是指定的Python版本，可以根据需要更改。激活新创建的虚拟环境：condaactivateyour_env_name安

conda基础命令检查当前环境名称：使用以下命令查看当前激活的虚拟环境：condaenvlist激活虚拟环境：切换到某个虚拟环境，使用：condaactivatebase退出当前环境：返回到base环境或退出当前环境：condadeactivate确认当前使用的Python解释器：如果需要进一步确认当前Python的解

1、目录结构html2image——Dockerfile——main.py——requirements.txt2、DockerfileFROMcentos:7WORKDIR/appCOPY./app/RUNcurl-Ohttps://github.com/wkhtmltopdf/packaging/releases/download/0.12.6-1/wkhtmltox-0.12.6-1.centos7.x86_64.rpm\&&curl

确保本地显卡是N卡，已经按照最新驱动下载并安装：cuda_12.6.3_561.17_windows下载并安装：cudnn-windows-x86_64-9.3.0.75_cuda12-archive下载并安装：Miniconda3-latest-Windows-x86_64（最好选中设置环境变量，虽然它不建议），修改源为清华，具体忘了哪个命令。condacreate-ntorchcon

1.是conda安装的python环境导致的失败 2.解决： -从官网重新安装个python -进入刚安装的python环境，重新pipinstallpre-commit -重新pre-commitinstall （在这之前先把原本目录下的文件删除：C:\\Users\\Administrator\\.cache\\pre-commit\\repoxxxx\） 3

condaenvlist列出环境列表condaactivate[环境名] 切换到[环境名]这个环境下condainstall[包名] conda安装包condauninstall[包名]卸载包 condaclean--all清理缓存、tarball文件以及未使用的文件什么时候用？之前安装包的时候进度条卡住不动了，于是我直接关

摘要：通过Anaconda的虚拟环境和PyTorch的深度学习框架来建立Python的深度学习代码一、安装Anaconda在官网下载Anaconda，DownloadAnacondaDistribution|Anaconda等待漫长的下载过程这时候我推荐来一把酣畅淋漓的原神：二、配置Anaconda的国内镜像源参考：conda安装包_

avi编码介绍        AVI编码器,AVI英文全称为AudioVideoInterleaved,即音频视频交错格式。就是编码语音和影像同步组合在一起的文件格式。解决办法步骤:1. 卸载原来使用PyPI下载的opencv-python以及opencv-contrib-pythonpipinstallopencv-pythonopencv-con

大家好，这里是白泽，详细演示一个今年7月份由StableDiffusion的ControlNet插件的作者张博士所推出的最新模型——Paints_UNDO。地址https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO简介Paints_UNDO旨在提供人类绘画行为的基础模型，希望未来的人工智能模型可以更好地与人类艺术家

【MindSpore】CPU——环境配置写在最前面一、Conda方式安装MindSporeCPU版本1.安装前准备2.（因为前一篇博客安装错了，所以我需要，一般不需要）删除之前的昇腾AI处理器版本的conda--mindspore_py393.创建并进入Conda虚拟环境4.安装MindSpore5.验证是否安装成功6.升级

Scrapy是一个基于Twisted的异步处理框架，是纯Python实现的爬虫框架，其架构清晰，模块之间的耦合程度低，可扩展性极强，可以灵活完成各种需求。只需要定制开发几个模块就可以轻松实现一个爬虫。并能扩展相关爬虫插件，实现分布式爬虫。安装scrapy框架pipinstallscrapyconda

访问的url地址： https://blog.csdn.net/Linshaodan520/article/details/138734234 1.什么是conda？在初学Python之时，就常听别人说用conda有多方便，一直不以为然，直到接触需要调用有大量依赖库及版本间有显著差异的深度强化学习领域时，才知道用conda管理环境会有多方便，那么什