conda

FROM ubuntu:18.04 LABEL author = 'ZHOU' # 修改源为国内源 RUN sed -i s@/archive.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com/@g /etc/apt/sources.list && \ sed -i s@/security.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com/@g /etc/apt/sources.list RUN apt-get clean && apt-get update --fix-missing # 更新系统 RUN apt-get update && apt-get upgrade # 软件安装所必须的依赖时，有可能会出现对话框进行选择，如果不选择会导致镜像制作失败，需要添加如下语句 ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive # 安装apt-utils（允许安装第三方软件）、sudo、vim、iproute2、wget（下载文件） # 安装iproute2的依赖时，会出现对话框，制作镜像时不选择会失败，解决方案是添加语句： ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive) RUN apt-get install -y apt-utils sudo vim iproute2 wget #++++++++++++++

1. 创建新用户 （1）sudo adduser dyh     2. 联网 （1）生成联网脚本 （2）运行联网脚本 （3）联网成功     3. 安装anaconda3 （1）找到对应版本的安装包，下载，并bash运行   wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh 注意，新安装anaconda后需要重启后才能激活conda命令~     4. 创建虚拟环境并安装pytorch，tensorflow （1）创建虚拟环境   conda create -n tftorch python=3.7 （2）查看CUDA版本 （3）安装pytorch （4）安装tensorflow 默认安装的cudatoolkit版本是10.0.130，CUDA版本有时不匹配是不能正常使用的，不过此处只使用tensorboard，就忽略了。如果需要指定cudatoolkit，可以从conda install cudatoolkit=x.x 来源： CSDN 作者： MCPRL_Iris 链接： https://blog.csdn.net/qq_42191914/article/details/104572600

1、打开 anaconda Prompt 输入conda list ——显示已经安装好的库； 2、anaconda search -t conda **—— 查找需要的库（可显示要安装的有哪些版本，其中*为安装的库的名称）； 在出来的信息中我们要依据自己的系统，选择合适的包，运用anaconda show <USER/PACKAGE>命令查看包的详细信息； 3、anaconda show ** ——显示如何安装对应的库； 4、复制并运行上一步中的conda install – channel https://conda.anaconda.org/conda-forge pydap （这里是例子）进行包的安装，等待一段时间，当出现Proceed([y]/n)?时输入y，回车，进行库的安装和下载，此时也需要等待一段时间。 此处可参考原文： 添加链接描述 遇到问题： 还有在下载Tensorflow的时候一样找不到packages，在另一篇文章中发现，去清华、科大镜像站上一看，可能是原始的镜像已经停止服务了。 添加链接描述 于是有手动下载库的方法： 1、打开网址:https://anaconda.org/； 2、搜索想要下载的库； 3、打开files一栏，下载需要的版本； 此处参考： 添加链接描述 PS: 添加链接描述 pip install 库名 pip install 库名 -

今天心血来潮，装了python3.8，删了python3.7，美其名曰“升级”。升级后原来在pycharm里的项目，venv都出了问题（其实和3.8没关系，是删了3.7造成的） 索性一不做二不休，连3.8也删了，安装anaconda 在macOS上安装anaconda还是很easy的，至少比windows上更容易， 去官网上下载安装包，https://www.anaconda.com/distribution/ ，因为是国外网站，下载费了点时间（后来才知道，国内有镜像站点，下起来应该会更快一些 ，如清华的 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/） 双击安装 按照提示下一步就ok了， 有一点需要注意，在选择安装路径时，“为这台电脑上的所有用户安装”是灰色的，且提示不能安装在这个目录下。这个时候虽然看起来光标在“仅为我安装”，实际仍需要点击一次 “仅为我安装” 对于喜欢pycharm 的朋友，anaconda 还很人性化的提供了一个链接，可以下载对应的 for anaconda的版本。因为本地已装了pycharm，就没有去下载这个版本。 以上，安装完成。 ---- 安装完之后，就是把这个应用到我的pycharm项目中。由于之前使用的是venv，因此需要折腾的东西不少，第一步是修改解释器。 通过 Preferences

转： https://www.jianshu.com/p/777ea4b8d4e2 1.管理包 安装包 在终端中键入 conda install package-name 。例如，要安装numpy包，需键入 conda install numpy ，或者安装某个特定版本的numpy，键入 conda install numpy==1.10 . 支持同时安装多个包，如 conda install numpy scipy pandas 。 Conda会自动安装该包所依赖的其他包。 卸载包 conda remove package-name 。 更新包 conda update package-name 。要更新所有包使用 conda update --all 。 列出所有包 conda list 。 搜索包 conda search search-term ，可以模糊搜索。 2.管理环境 创建环境 conda create -n env-name [list of package] 。 -n env-name 是设置新建环境的名字， list of package 是可选项，选择要为该环境安装的包。 创建特定python版本的包环境 conda create -n env-name python==2.7 。 进入包环境 OS/linux中使用 source activate env

我是用miniconda创建的环境，pip安装的tensorflow-gpu==2.1.0，出现了如题的错误。 换成 conda install tensorflow-gpu 就解决了 应该是环境变量吧。。虽然安装了cudnn到cuda/bin目录下，但conda里读不到，conda install的时候下载了cudnn 来源： CSDN 作者： Anmous 链接： https://blog.csdn.net/u010094719/article/details/104571946

1. 为什么包含两份Qt的二进制文件？ 提示有两个Qt二进制文件的集合，如下： objc[32802]: Class RunLoopModeTracker is implemented in both xxx and yyy. One of the two will be used. Which one is undefined. QObject::moveToThread: Current thread (0x7fefa3512020) is not the object's thread (0x7fffb38b9380). Cannot move to target thread (0x7fefa3512020) You might be loading two sets of Qt binaries into the same process. Check that all plugins are compiled against the right Qt binaries. Export DYLD_PRINT_LIBRARIES=1 and check that only one set of binaries are being loaded. This application failed to start because it could not find or

WIn10 安装cuda 先安装VS，然后根据自己的版本安装CUDA、 安装完后，打开cmd命令行输入nvcc -V，检测是否安装成功 安装cuDDN 安装对应版本，解压后覆盖到CUDA的地址，默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 使用anaconda安装 tensorflow-gpu 创建一个新的环境 conda create -n env_name python=version 激活并进入环境中 conda activate tensorflow 更换清华源（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/）（也可使用其他源） 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 安装 conda install tensorflow-gpu （或者是pip，注意版本，这里是1.x