Anaconda可以用来管理多python环境由于每个py项目所依赖的软件包版本不一致,可能导致兼容性问题Anaconda通过创建虚拟环境,来区分各个项目,避免项目间软件包互相污染 Anaconda下载地址：官网:https://www.anaconda.com/download/success（官网下载比较慢）清华源：https://mirr

importtorch报错，信息如下：OSError:[WinError126]找不到指定的模块。Errorloading"C:\Anaconda3\envs\python-3.11\Lib\site-packages\torch\lib\shm.dll"oroneofitsdependencies.我的pytorch版本pipinstalltorch==2.3.0torchvision==0.18.0torchaud

1.手动检查虚拟环境目录通常，虚拟环境创建时会存储在一个指定的目录下。如果你在一个特定的目录下创建了多个虚拟环境，可以通过列出该目录中的内容来查看所有虚拟环境。例如，如果你在 /envs 目录下创建虚拟环境：<BASH>ls/envs这将列出 /envs 目录下的所有子目录，其中每个子

展示所有虚拟环境condaenvlist要删除一个虚拟环境，可以使用以下命令：condaenvremove-n环境名称例如，如果你想删除名为myenv的虚拟环境，可以这样做：condaenvremove-nmyenv你可以在D盘创建虚拟环境，即使你的Conda安装在C盘。你只需要指定虚拟环境的路径。以下是步骤：

摘要：本文首先在D盘创建了虚拟环境，然后在虚拟环境中安装了PyTorch，最后配置了pycharm的解释器。1.在D盘创建虚拟环境打开AnacondaPrompt输入condainfo--envs查看当前已有环境创建自己的虚拟环境，打算命名为py310，输入condacreate--prefix=D:\ProgramData\py310python=3

【Conda】常用命令和常用镜像源修改【Conda】常用命令和常用镜像源修改前言1，创建和修改镜像源2，使用镜像源3，修改pip源方法一方法二3，修改conda源方法一方法二4，查看和还原5，常用的镜像源：【Conda】常用命令和常用镜像源修改前言记录常

通过conda配置新的虚拟环境的时候，明明Anaconda的默认路径不在C盘，可最后新建的虚拟环境还是会配置在C盘这里找不到图片了，用下我之前的图片就是这个虚拟环境就只会建在C:\Users\用户名\.conda\envs这个路径下先说原因：路径问题，在.conda的配置文件中没有指明默认路径或者是

 runningbuild_ext     Traceback(mostrecentcalllast):       File"<string>",line2,in<module>       File"<pip-setuptools-caller>",line34,in<module>       File"/tmp/pip-install-2nb5p5sw/mmcv

FAILED:cpu_adam.so c++cpu_adam.ocpu_adam_impl.o-shared-lcurand-L/home/deeplp/anaconda3/envs/minicpm/lib/python3.10/site-packages/torch/lib-lc10-ltorch_cpu-ltorch-ltorch_python-ocpu_adam.so/usr/bin/ld:cannotfind-lcurandcollect2:error:ld

在Windows环境下，示例通过以下步骤将Conda环境的默认路径更改为G:\AppCache\conda。1.打开命令提示符（CommandPrompt）按Win+R，输入cmd，然后按回车。2.使用condaconfig命令修改配置首先，设置环境路径：condaconfig--addenvs_dirsG:\AppCache\conda\envs然后，设置

错误:(myenv)F:\作业\软件架构\机器学习\实验\实验26-2-使用bert构建词向量\chinese_bert_wwm_L-12_H-768_A-12>bert-serving-start-model_dir./publish/-num_worker=1usage:E:\soft\anoconda\envs\myenv\Scripts\bert-serving-start-model_dir./publish/-num_worker=1I:

Motivation​ 大家在学习Python的过程中，可能经常会遇到下面两种情况：同一份代码，别人配置conda环境可以跑通，但你配置了N天，还不知道哪一步出现了差错，仍然跑不通代码，conda环境卸载了又重新下，出现了死循环......你可能先在一台服务器上跑通了代码，为了提高效率，你又想在其它服务器上

为了解决毕设中需要用到在Java中调用Python的问题，我在网上寻找对应的解决方案。似乎没有太好的解决方案：Jython至今仍是Python2，Py4J似乎也不再活跃更新。所幸我找到了Jep这一神器。正当我雀跃不已，却又发现了一些问题，在两个小时的艰难攻关之下，这些问题逐渐迎刃而解。问题一：无法找到

gym1——自定义Gym环境并注册目录gym1——自定义Gym环境并注册感谢开始Step0新建文件夹Step1：新建环境文件xxEnv.pyStep2：在env下的__init__.py下注册**Step3**添加新建环境文件夹的引用Step4：在算法中进行调用感谢强化学习实战第一讲gym学习及二次开发-知乎(zhih

Traceback(mostrecentcalllast):File"/disk2/xiaoming/Github/ChatHxk/chinese_alpaca_2_7b_16k_hf/hxk_demo.py",line345,ingentaskret=self.mfunc(callback=_callback,**self.kwargs)File"/disk2/xiaoming/Github/ChatHxk/chinese_alpa

前提：搭建python环境，这里以python3X为例一经典virtualenv1-安装virtualenvpipinstallvirtualenv2-创建虚拟环境virtualenvmyenv 3-激活虚拟环境./myenv/Script/activate4-退出虚拟环境cd./myenv/Scriptdeactivate -----以下选操作---前提条件：已安装virtualen

默认虚拟环境会在C盘，anaconda环境默认安装在用户目录C:\Users\username.conda\envs下，想换到D盘1.首先，找到用户目录下的.condarc文件2.打开.condarc文件，添加或修改.condarc中的env_dirs设置环境路径，按顺序第⼀个路径作为默认存储路径，搜索环境按先后顺序在各⽬录中查找。直接

1：使用命令查看当前拥有的虚拟环境condainfo--envs创建扫描时，按照顺序依次查找 2.在指定目录下创建新的虚拟环境，输入命令：condacreate--prefix=D:/Anaconda3/envs/py3.8python=3.8会创建一个D:/Anaconda3/envs/py3.8的虚拟环境 3.激活环境，切记是

错误信息Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/site-packages/twisted/python/threadpool.py",line250,ininContextresult=inContext.theWork()File"/home/anaconda3/envs/python36/lib/p

参考资料：服务器管理-Linux修改conda默认环境位置-知乎(zhihu.com)服务器home目录过大，被管理员提示了，排查了磁盘占用后，觉得将conda位置调整一下腾出的空间最大，就找到了参考资料改了conda的默认环境位置。修改完后condainfo查看的信息也符合预期，就把env和pkgs文件夹直

使用本地python环境可以成功执行importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#设置字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#能正确显示负号plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#设置画布大小plt.figure(figsize=(11,8))#柱状图pat

技术背景Amber是一个在分子动力学中非常常用的一个软件，可以用于进行分子动力学模拟计算，可以与一些软件配合进行增强采样。这里我们简单介绍一下如何使用Amber去计算一个分子构象的单点势能值，及其对应的能量分量。第一步：构造力场文件首先我们需要运行tleap，加载一个力场，例如这里

1、说明在创建虚拟环境后，要想安装第三方python软件包，需要指定装入哪个虚拟环境（路径），否则安装不成。这里以虚拟环境安装一个opencv为例，说明正确安装过程。2、常规安装的误区如果直接安装，如：“pipinstallopencv-python”就会出现下面这个：Requirementalreadysa

前言    pip安装依赖和conda创建环境有多方便，那C盘就塞得就有多满。以前我不管使用什么工具，最多就设置个安装位置，其他都是默认。直到最近C盘飙红了，我去盘符里的AppData里一看，pip的缓存和conda以前创建的虚拟环境都是几个G以上。所以我决定整顿C盘，对所有

背景：在jupyter中加载baichuan大模型时报错报错一：frompeftimportPeftModel 报错报错提示：python-mbitsandbytes执行python-mbitsandbytes时又报错，报错内容为：Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/miniconda3/envs/vllm/lib/python3.10/runpy.py",lin