conda

机器环境 在windows10配置TensorFlow的环境，使用python3.7、Anaconda。安装的TensorFlow是2.1版本。conda在安装完成 各种包之后命令行执行 测试程序都ok，但是在Pycharm中执行就会报如下错误！ 错误Log： D:\Local\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\numpy\__init__.py:140: UserWarning: mkl-service package failed to import, therefore Intel(R) MKL initialization ensuring its correct out-of-the box operation under condition when Gnu OpenMP had already been loaded by Python process is not assured. Please install mkl-service package, see http://github.com/IntelPython/mkl-service from . import _distributor_init Traceback (most recent call last): File "D:\Local

背景 本来打算想用Python连接Oracle处理些数据的，无奈报了个错，如下： UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode bytes in position xxxx: invalid continuation byte 各种解决办法无果，感觉环境可能会影响，老老实实再安装个Python2.7的环境吧（前两天傲娇装了个3） 贴个anaconda中国镜像吧，挺好用，是清华大学的开源镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 方法：在Anaconda Prompt中操作 1.首先看下我们已有的环境，输入 conda --version 查看版本号 2.在conda中创建一个名为python2.7的环境，并下载对应版本python2.7 conda create --name python2.7 python=2.7 我们选择同意y,安装所需要的包，安装完之后如下： 3.激活python2.7环境 activate python2.7 4.再次查看你的系统当前已有的Python环境 执行命令：conda info --envs 5.删除环境（谨慎哦~） 如果刚才添加的Python2.7环境，不再使用，可通过执行命令：conda remove --python2.7

ntp同步互联网时间命令 ntpdate 0.cn.pool.ntp.org 　　2. ubuntu 增加ppa源 add-apt-repository ppa:wiznote-teamadd-apt-repository ppa:webupd8team/java 　　3.linux向文件中添加数据 echo "deb http://apt.postgresql.org/pub/repos/apt/ trusty-pgdg main" | tee -a pgdg.list 　　4.supervisor添加新配置文件 supervisorctl reread supervisorctl update 　 5.查找文件指定字符串前后多少行 grep -A|B n "key" file 　　6. 启动supervisor supervisord -c /etc/supervisord.conf 　　7. conda # 创建一个名为py3，版本为python3.6得虚拟环境 conda create --name py3 python=3.6 # 列出所有得虚拟环境 conda env list #激活py3这个虚拟环境 source activate py3 #取消激活 source deactivate 来源： https://www.cnblogs.com/cafebabe-yun

①报错类型：ModuleNotFoundError 报错信息：ModuleNotFoundError：No module named 举例： 解决方法： win + R、cmd 回车 输入命令行： conda uninstall matplotlib pip/conda install matplotlib 检查pycharm 环境里有没有这个库，就ok 了。 Ps：提示ModuleNotFoundError 的报错，不管什么库缺失都可以按照这个流程重新添加！ ②报错类型：SyntaxError 报错信息：SyntaxError: Non-ASCII character '\xe8' in file 举例： 解决方法： 在代码第一行加入#encoding:utf-8 Ps：因为源文件中包含中文，而Python 默认的ASCII 编码方式并不支持中文，导致出现此 类报错。使用utf-8 编码方式即可解决。 ③报错类型：TypeError 报错信息：TypeError：eval（） arg 1 must be a string or code object 举例： 解决方法： 检查Python 或Anaconda 版本，Python2.0 与Python3.0 差别很大；版本确认无误后，按照视 频重新输入代码运行。 （部分文件由于版本原因直接运行会有bug，可统一按照此方法解决）

conda更换下载源 1.conda源更换为清华 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 2.conda源更换为中科大 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 记得删掉c:/usr/usrname里的.condarc原有的清华镜像 3.如果需要换回conda的默认源。查看了conda config的文档后，发现直接删除channels即可。命令如下： conda config --remove-key channels 　　 来源： https://www.cnblogs.com/yoyo1216/p/12462328.html

conda操作 以管理员身份启动Anaconda Prompt： conda(升级Anaconda前需要先升级conda)：conda update conda anaconda：conda update anaconda spyder：conda update spyder 所有包：conda update --all 安装包：conda install package 更新包：conda update package 查询某个conda指令使用-h后缀，如conda update -h 来源： CSDN 作者： qq_44086140 链接： https://blog.csdn.net/qq_44086140/article/details/104787019

2020没想到就到了，真的快啊！ 要是不赶快学习都快赶不上时代的末班车呀！！ 随着大数据技术的快速发展，数据运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能的浪潮席卷全球，不掌握点技术都没法混下去了！！ 今天分享一下最新版的 Anaconda + tensorflow 2.0 的安装与配置！！！！ Anaconda开发环境搭建 下载 Anaconda Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，内置了上千个 Python 经常会用到的库，如：numpy、pandas 等，它支持Window ，macOS 以及 Linux 等多种操作系统。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（大致在 400 - 500+ MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。 这里我安装的是 Anaconda 3（2019.10 Window-x86_64）。 官网下载地址 ：https://www.anaconda.com/distribution/ 然而，大家都知道国外官网下载软件速度是有多蜗牛！！这里推荐从国内的 清华镜像网站 下载。 清华镜像网站 Anaconda 主页网址 ：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help

Python安装 下载安装 修改资源设置 更新为国内镜像 更新conda 安装必须库 自用conda安装步骤 下载安装 修改资源设置 更新为国内镜像 更新conda 安装必须库 来源： CSDN 作者： 璟行咨询 链接： https://blog.csdn.net/weixin_45769750/article/details/104771150

以清华源为例 例如, 添加清华anaconda镜像： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 中科大源 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/ 上海交大源 https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/ Conda 附加库: # Conda Forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ # msys2 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ # bioconda conda config --add channels https:/