Anaconda

---恢复内容开始--- 前提：已经安装了python和Anaconda （windows系统） 在Anaconda安装好之后，其文件夹下有一个叫做Anaconda Prompt的工具，类似windows系统的命令行工具。首先可以通过“conda env list”命令查看已经创建的虚拟环境，然后使用“conda create -n 你的虚拟环境名 python=版本”，例如“conda create -n alex_django python=3.5.2”的命令创建一个虚拟环境。 （注：这里遇到了一个问题。由于是在宿舍用的校园网，所以执行创建命令的时候报错了。一大堆报错信息，但是最关键的一句是“由于目标计算机积极拒绝，无法连接”，这让我一下子想到了当初在写爬虫的时候，也在报错信息中遇到了这句话，当时百度谷歌了好久，才发现是校园网的缘故，后来换了手机热点试了一下果然成功了。因此今天看到这句话的时候，我想是不是还是同样的问题呢，于是又用热点试了一下，果然又成功了。） 此时我们已经创建好了一个名为alex_django的虚拟环境，然后我们需要激活该虚拟环境。命令行输入”activate alex_django“，进入虚拟环境，然后敲入“pip install django==1.8”，进行django1.8版本的安装，等待一会儿，django就安装好了。 django安装好了之后

此篇教程参考自 TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course ，在原文的基础上进行了适当的总结与改编，以适应于国内开发者的理解与使用，水平有限，如果写的不对的地方欢迎大家评论指出。觉得文章有用的话麻烦点赞，想看原文可以点击链接kx上网访问。 ​ 0 序 TensorFlow经过四年的发展，逐渐成为深度学习与机器学习框架的霸主，市场占有率与用户都遥遥领先于其他竞争对手。 下图为下图是KDnuggets网站对2018年的机器学习框架的使用做的一个调查统计 。可以可以看出当时TensorFlow已经遥遥领先于其他竞争（Keras 是一个上层封装，底层调用的还是 TensorFlow），奠定了其深度学习霸主的地位。 ​ 如果想了解TensorFlow的发展史，可以查看笔者CSDN约稿文章： 『王霸之路』从0.1到2.0一文看尽TensorFlow奋斗史 TensorFlow和Keras都是在4年前发布的（Keras为2015年3月，TensorFlow为2015年11月）。在深度学习时代这是很长的时间！ 在过去，TensorFlow 1.x + Keras存在许多已知问题： 使用TensorFlow意味着要处理静态计算图，对于习惯于命令式编码的程序员而言，这将感到尴尬且困难。 虽然TensorFlow API非常强大和灵活，但它缺乏完善性，常常令人困惑或难以使用。

　　相信每一个学习深度学习的人来说都知道Google的深度学习框架TensorFlow，估计每个人都想成为一个TF Boy（TensorFlow Boy）。我也是这个想法，于是我踏上了安装TensorFlow的不归路，期间遇到很多错误，最终都没装成功，因为想装好它需要装太多东西，显卡驱动啊，CUDA啊，cuDNN等，而且版本还要匹配。就在我想要放弃的时候，我看到这个视频： https://www.bilibili.com/video/av75331861?p=1 ，这绝对良心视频。 　　好了，现在直接讲解TensorFlow怎么安装。安装三步走： 　　第一步：检查电脑配置，就是你电脑是哪个厂家的显卡。我们可以在任务管理器的性能中查看电脑的显卡版本。 　　恭喜我的电脑的显卡是英伟达的，那么接下来你需要将你显卡驱动升级到最新版本，这个直接去英伟达官网下载安装。如果你的电脑有英伟达的显卡，那么就可以安装TensorFlowGPU版本，如果不是那就只能安装TensorFlowCPU版本。 　　第二步：安装Anaconda 　　先下载，建议在镜像上下载，因为快；官网下载：https://www.anaconda.com/。清华镜像下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/。大家选择适合自己操作系统的版本，下载最新版本

　　相信每一个学习深度学习的人来说都知道Google的深度学习框架TensorFlow，估计每个人都想成为一个TF Boy（TensorFlow Boy）。我也是这个想法，于是我踏上了安装TensorFlow的不归路，期间遇到很多错误，最终都没装成功，因为想装好它需要装太多东西，显卡驱动啊，CUDA啊，cuDNN等，而且版本还要匹配。就在我想要放弃的时候，我看到这个视频： https://www.bilibili.com/video/av75331861?p=1 ，这绝对良心视频。 　　好了，现在直接讲解TensorFlow怎么安装。安装三步走： 　　第一步：检查电脑配置，就是你电脑是哪个厂家的显卡。我们可以在任务管理器的性能中查看电脑的显卡版本。 　　恭喜我的电脑的显卡是英伟达的，那么接下来你需要将你显卡驱动升级到最新版本，这个直接去英伟达官网下载安装。如果你的电脑有英伟达的显卡，那么就可以安装TensorFlowGPU版本，如果不是那就只能安装TensorFlowCPU版本。 　　第二步：安装Anaconda 　　先下载，建议在镜像上下载，因为快；官网下载：https://www.anaconda.com/。清华镜像下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/。大家选择适合自己操作系统的版本，下载最新版本

Anaconda安装 软件下载不做过多赘述( https://www.anaconda.com ) 我用的是windows10系统,安装包如下: 打开安装包: 继续往下走 如果你电脑只有一个用户的话就用选justme即可 选好路径(尽量不要包含中文) 不要勾上环境变量,稍后我们手动去加,否则会影响其他的软件使用python3解释器 最后也不要画√,直接finish即可 这样就安装完成了, 但是桌面找不到快捷方式 你可以在左下角去搜, 也可以在你安装目录下找(在你anaconda安装的位置找到Scripts文件夹,再找anaconda-navigator.exe文件) 添加环境变量 复制你安装软件目录下的Scripts文件夹的路径 并粘贴到如下图的位置,并保存 这样启动cmd,在cmd中选对你要写代码的路径,再输入 jupyter notebook后回车,再让你选个浏览器打开.即可 找你需要的路径,再shift+鼠标右键,找到下图的选项,即可打开对应位置的cmd窗口了 此时再输入jupyter notebook即可 () 浏览器会显示如下图(注意,你在写代码时一定不能关掉刚才的cmd窗口,关掉的话浏览器里的内容也就消失了) 或者在刚才打开的anaconda-navigator 中选中三角,里面有四种方式供你选,如果你要安装python模块时就在这个Open

目录 1、安装 sphinx 环境 2、生成 Sphinx 工程 配置主题和插件 3、编写并构建文档 1、安装 sphinx 环境 首先安装 python 环境 这里可以安装 anacond ，使用起来比较方便。参考： Anaconda的安装和详细介绍（带图文） 我这里直接使用 scoop 来安装。 # 安装 miniconda scoop install -g miniconda3 Installing 'miniconda3' (4.7.12.1) [64bit] Miniconda3-4.7.12.1-Windows-x86_64.exe (51.5 MB) [============================================================] 100% Checking hash of Miniconda3-4.7.12.1-Windows-x86_64.exe ... ok. Running installer... done. Linking C:\scoop\apps\miniconda3\current => C:\scoop\apps\miniconda3\4.7.12.1 Creating shim for 'python'. Creating shim for 'pythonw'. Creating shim for

import jieba 显示ModuleNotFoundError: No module named 'jieba'的错误，怎么解决？ jieba包是第三方库，需要自己去下载安装 离线下载jieba包 以下两种下载方式 官网下载： 点此进入官网 可以在本博主上传的资源中下载 如有需要，请点击下载 安装jieba包 全自动安装： 打开cmd或者Anaconda Prompt,输入以下代码 easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装： 下载好包后 解压（解压位置可自己选择） 打开cmd,进入setuo.py所在的文件夹 D：#进入D盘 cd D:\Users\Lenovo-s41\Anaconda3\Lib\site-packages\jieba-0.42.1#进入setup.py所在的文件夹 python setup.py install#运行setup.py程序 python#进入python界面 import jieba#导入jieba包，没有显示错误，则导包成功 检查是否已成功安装jieba包，若不显示错误，则安装包成功 手动安装： 将 jieba 目录放置(jupyter nootebook \python )当前目录或者 \Anaconda3\Lib\site-packages 目录

什么是Jupyter Notebook？ 简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。 Jupyter Notebook官方 简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中 直接 编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。 组成部分 1，网页应用 网页应用即基于网页形式的、结合了编写说明文档、数学公式、交互计算和其他富媒体形式的工具。 简言之，网页应用是可以实现各种功能的工具。 2，文档 即Jupyter Notebook中所有交互计算、编写说明文档、数学公式、图片以及其他富媒体形式的输入和输出，都是以文档的形式体现的。 Jupyter Notebook的主要特点 编程时具有 语法高亮 、缩进、tab补全的功能。 可直接通过浏览器运行代码，同时在代码块下方展示运行结果。 对代码编写说明文档或语句时，支持Markdown语法。 如何安装Jupyter Notebook？ Jupyter Notebook原来也叫iPython Notebook，顾名思义，它和Python关系紧密。如果要在PC上安装笔记本，首先你要确保自己已经安装了Python（2.7/3.3或更高）

操作步骤 进入命令行环境。我使用的是conda。有两种方式进入命令行。 方法1：通过anconda navigator界面，选择environments，选择对应环境名，选择open terminal 方法2：直接使用cmd或者terminal等终端进入命令行。激活你想要配置代码补全的环境（如果是默认环境不用激活） 安装 nbextensions pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextension install --user 安装 nbextensions_configurator pip install jupyter_nbextensions_configurator jupyter nbextensions_configurator enable --user 重启jupyter 重启jupyter，在弹出的主页面里，能看到增加了一个Nbextensions标签页，在这个页面里，勾选Hinterland即启用了代码自动补全就可以了 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2000675/blog/2875226