Linux创建Python虚拟环境 0. 前言 网上教程太杂太乱，要么排版不好看，要么讲半天讲不到重点，故做此篇，精简干练。 1. 安装virtualenv 先用pip安装virtualenv第三方库 pip install virtualenv 2. 创建虚拟环境 首先进入项目路径，我这里是新建了一个test2文件夹作为演示，输入以下命令代表在
安装virtualenv 1、安装virtualenv 和 virtualenvwrapper # 安装virtualenv 和 virtualenvwrappersudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper 2、在当前用户下新建一个用来放虚拟环境的目录: # 创建虚拟环境目录 mkdir -p $HOME/.virtualenvs 3、修改当前用户的.bas
当前环境以及问题原因： 在conda下建了一个torch的虚拟环境 之前使用这个环境跑神经网络代码已知都是正常的，但是今天-距上次使用大概3个月了 跑出来就报如题的错误 很长一段error 网上都说问题是因为我都环境中torch的版本和torchvision不一致 需要把torchvision改到对应的版本 参考
首先要在Anaconda prompt（主环境下）中安装nb_conda（conda install nb_conda），但是由于python版本不兼容报错导致安装失败（我的python是3.9版本） 然后卸载当前的python（conda uninstall python），随后安装3.8版本的python（conda insnstall python=3.8），然后安装nb_conda即可 注意在Jupyter Notebo
1. conda env list 查看目前已经存在的虚拟环境，注意新取的虚拟环境的名字不能和目前已存在的虚拟环境的名字相同！ 2. conda create -n [环境名] [指定python版本，不指定会使用conda默认的python版本；python=3.7] For example : conda create -n env_name python=3.6.11 虚拟环境的所
首先安装Anaconda和MikTeX 随后打开Anaconda Prompt，输入conda create -n <name>，表示创建名为name的虚拟环境，随后输入conda activate manimce，表示激活虚拟环境 随后在此虚拟环境中安装python（conda install python=3.9）和ffmpeg（conda install ffmpeg），最后安装manim（pip install manim）即
flask系列(1-1)-Flask简介 flask系列(1-2)-虚拟环境 flask系列(1-4)-相关配置参数
虚拟环境 为什么要搭建虚拟环境? 在开发过程中, 当需要使用python的某些工具包/框架时需要联网安装 比如联网安装Flask框架flask-0.10.1版本 sudo pip install flask==0.10.1 提示：使用如上命令, 会将flask-0.10.1安装到/usr/local/lib/python2.7/dist-packages路径下 问题：
Conda配置Python虚拟环境以搭建实验环境 故事起源 故事起源于人工智能导论的一个实验，其中用到了华为开源自研AI框架MindSpore，需要在pycharm里面配好虚拟环境，安装好需要的包，否则代码跑不起来。 用到的软件： PyCharm Community Edition 2020.3.3 Anaconda3-2022.05-Windows-x86_64
问题描述 安装完 pywin32 之后，如果直接在代码中 import win32api 可能会报下述错误： ImportError: DLL load failed while importing win32api 在 stackoverflow 上关于该问题有各种各样的回答，有的好用，有的并不好使，所以本篇博客将会探讨解决这个问题的正确姿势。 问题解决 假设我
1、安装虚拟环境 pip3 install virtualenv pip3 install virtualenvwrapper 2、安装完虚拟环境后，如果提示找不到mkvirtualenv命令，须配置环境变量： 创建目录存放虚拟环境： mkdir .envs 打开~/.bashrc文件，并添加如下 export WORKON_HOME=$HOME/.envs
flask项目创建及避坑 前提:pycharm专业版或教育版2021.2.3 项目创建 创建并激活虚拟环境 我用的anaconda, 常用命令 创建 conda create -n 环境名 python=3.7 激活 linux: source activate 虚拟环境名 windows: activate 虚拟环境名 退出 linux: source deactivate 环境名
首先创建一个项目文件夹flask1，然后在该文件夹中右键，选择code打开 然后在 VS Code 的终端中输入如下命令： # 创建虚拟环境 py -3 -m venv venv # 激活虚拟环境 venv\Scripts\activate # 安装 Flask pip install Flask # 设置为开发模式 $env:FLASK_ENV="development" # 设置为生
企业软件开发流程 详见：项目开发流程 pip换源 详见：python之pip换源 1 pip3 install pymysql 国外很慢 2 pip3 install pymysql -i 地址 3 配置，以后pip3 install全走配好的源 -来到C:\Users\oldboy\AppData\Roaming %APPDATA% -创建一个pip文件夹 -新建一个文
1.退出当前虚拟环境 deactivate 2.列出虚拟环境列表 lsvirtualenv -b env1 env2 3.切换虚拟环境 workon env2 4.进入当前虚拟环境 cdvirtualenv 5.删除虚拟环境 rmvirtualenv env1 6.进入当前环境的site-packages cdsitepackages 7.查看环境中安装了哪些包 lssitepackages 8.复制
进入Python Interpreters： 选择Conda Environment，选择需要的Python version 创建好之后的显示： 然后用CMD进入命令行界面，激活该环境 activate BERT_MRC-master cd 文件路径进入requirements.txt所在的位置 在命令行中输入pip install -r requirements.txt一次性安装项目的所有依
mac系统安装虚拟环境 (安装出现网络问题可以切换源 pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple virtualenvwrapper) 1.pip3 install virtualenv 2.pip3 install virtualenvwrapper 3.mkdir ~/.virtualenvs 4.vim ~/.bash_profile添加环境变量 第一行是我修改了虚拟目录路
Anaconda Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB） 安装 Anaconda anaconda官方链接：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform 根据自己的
From：https://carla.readthedocs.io/en/latest/start_quickstart/#carla-versions-prior-to-0912 1、下载安装包,并解压到文件夹carla https://github.com/carla-simulator/carla/releases/tag/0.9.13 2、move the package to the Import folder and run the following scrip
注意： 在安装之前请选择存储空间大于20G 尽量不要移动安装好的anaconda，一些快捷方式会找不到，需要重新配置环境变量 安装完成后我觉得虚拟机是个好东西，因为我一直在担心删除anaconda后再安装会不会安装失败等问题，随时准备重装系统 正文： 安装anaconda，使用权限选all users，不自动添
虚拟环境 Django的版本区别 视图函数的返回值 JsonResponse对象 form表单上传文件 request其他方法 FBV与CBV CBV源码剖析 模板语法传值
虚拟环境 我们在实际开发工作中 针对不同的项目需要为其配备对应的解释器环境 eg: 项目1 django2.2 pymysql3.3 requests1.1 项目2 django1.1 项目3 flask 诸多项目在你的机器上如何无障碍的打开并运行 方式1:把所有需要用到的模块
查看某个虚拟环境的pytorch版本和cuda是否可用， python import torch torch.__version__ torch.cuda.is_available()
#昨天师兄给了一个组里的云GPU账号，激动的心颤动的手。。。但是Linux之前学过一点，大部分命令都忘了，用起来有点生疏，今天有时间把环境配置好了 记录一下。。。 1、有之前的miniconda3，自己开了一个虚拟的conda 环境，conda的基础命令： #查看conda版本 conda -v #查看已有的虚拟环境 cond
目录虚拟环境诸多项目在一个机器上运行方式一方式二创建虚拟环境识别虚拟环境如何切换环境django路由层版本区别路由匹配的方法不一样path方法提供了转换器功能Django2.2默认的PathConveter五种转换器视图函数返回值HttpResponserenderredirect 虚拟环境 实际开发工作中，针对不同的
