conda install scikit-learn==0.20.0这将安装0.20.0版本的sklearn库。 等待安装完成。conda将自动处理依赖关系并安装所需的包。这可能需要一些时间,具体取决于你的计算机性能和网络连接速度。 安装完成后,你可以通过Python解释器来验证sklearn库是否成功安装。打开Python解释器并输入以下命令:import sklearn如果没有出现错...
conda update numpy 4.查看所有已安装的包 conda list 5.解决conda install 下载速度慢 #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--s...
conda install scikit-learn 这条命令会告诉conda去查找并安装scikit-learn包及其依赖项。 3. 执行命令,等待安装完成 按下回车键执行上述命令。conda将开始解析包依赖项,下载必要的文件,并安装scikit-learn。这个过程可能需要一些时间,具体取决于您的网络连接速度和计算机性能。 4. 验证sklearn是否成功安装 安装完成后...
Anaconda ---报错 module named model_selection的解决办法是升级scikit-learn的版本; 2、update官网在境外的库时,最好是找找看有没有国内的镜像源,比如清华大学的镜像源或者...原因: sklearn库版本太低,升级为高版本方法1: cmd输入:condaupdatescikit-learn:方法2:方法1:update的速度超级慢 进行如下操作: cmd输...
conda config --set show_channel_urls yes 10. 恢复默认镜像 conda config --remove-key channels 11.安装某些包 conda install -c anaconda scikit-learn # 安装sklearn pip install -i pypi.douban.com/simple tensorflow-gpu==1.14 #用豆瓣源安装包,上面的清华园同理,记得-i...
2. 安装pytorch 可以去torch官网看看命令,官网 默认源一般比较慢,去掉命令中的-c pytorch就可以用自己配置的源。 3. 安装sklearn,skimage,opencv-python,yaml condainstallscikit-learn conda install scikit-image condainstallopencv conda install pyyaml
安装sklearn,用于机器学习建模和模型验证,如下图安装成功。anaconda自带sklearn等包,但虚拟环境没有,需要重新安装。为了避免包版本冲突,很多包要重新安装,这也是代价。 pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scikit-learn
在当前环境中安装包 #安装 numpy 包 conda install numpy #同时安装numpy和sklearn包 conda install numpy scikit-learn #用pip直接安装3.16.7的labelme pip install labelme==3.16.7 #从清华镜像源中安装1.13.2版本的tensorflow-gpu pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu...
sklearn numpy 学会使用并安装别人写好的架子,比起自己从头造轮子还好很多。 pip¶ 不管你是通过 Python 官网的下载包安装好的 Python,还是用 conda 安装好的。第一步,都是为你的项目添加依赖库。虽然 conda 可以使用conda install的指令来安装依赖, 但是我还是建议使用 pip 来安装依赖,我后面会细讲。那 pip ...
网络有点慢,多试几次就安装成功了,不想用brew的话也可以从GitHub直接下载arm架构版本,用bash安装即可。 虚拟环境创建 一开始我以为需要换源才可以安装软件包,更换清华源镜像之后反而找不到软件包了… 于是我用下面的命令切换了国科大的镜像(网址),速度超级快的!