新建环境 2、激活环境 3、cuda与cudnn的版本选择 4、安装tensorflow2.9-gpu 5、验证是否安装成功 6、...
conda install -c anaconda scikit-learn 验证 安装完成以后,可以使用下列的方法来进行版本的简单验证,从显示的版本信息上看,目前作者使用的版本号为0.19.1的scikit-learn: bj-m-211510a:tools jinguang1$ python Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (default, Apr 26 2018, 08:42:37) [GCC 4.2.1 Compatible C...
在使用以上函数(即使用tensorflow神经网络框架)时,需要注意python版本、tensorflow版本、自身电脑显卡的驱动程序版本、CUDA版本和CUDNN版本的相互配合。 我安装的版本如下: python版本是3.9.2 keras版本是2.7.0; tensorflow版本是2.7.0; tensorflow-gpu版本是2.7.0; sklearn版本是0.0,无需输入版本号,默认版本既是; 自...
Successfully installed scikit-learn-1.0.1 scipy-1.7.2 sklearn-0.0 threadpoolctl-3.0.0 4. CUDA安装 4.1.cat /proc/version(Linux查看当前操作系统版本信息) 4.2. cuda 11.2.0下载网址: https://developer.nvidia.com/cuda-11.2.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu...
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...
比如在安装sklearn的时候会特别依赖scipy和numpy，如果之前环境里就有这两，但是正好这两的版本又和当前...
在您的项目中,您正在使用其他软件包(例如 pandas 或 sklearn 用于数据科学)。这些是您必须安装和管理的项目的依赖项(例如,在发布新版本时进行升级)。这就是包管理的意义所在。 由于不同的项目可能需要同一包的不同版本,因此您需要创建(和管理)虚拟环境以避免依赖冲突。用于此目的的工具收集在环境管理类别中。大多...
在您的项目中,您正在使用其他软件包(例如 pandas 或 sklearn 用于数据科学)。这些是您必须安装和管理的项目的依赖项(例如,在发布新版本时进行升级)。这就是包管理的意义所在。 由于不同的项目可能需要同一包的不同版本,因此您需要创建(和管理)虚拟环境以避免依赖冲突。用于此目的的工具收集在环境管理类别中。大多...
在您的项目中,您正在使用其他软件包(例如 pandas 或 sklearn 用于数据科学)。这些是您必须安装和管理的项目的依赖项(例如,在发布新版本时进行升级)。这就是包管理的意义所在。 由于不同的项目可能需要同一包的不同版本,因此您需要创建(和管理)虚拟环境以避免依赖冲突。用于此目的的工具收集在环境管理类别中。大多...
1)conda list 查看安装了哪些包。 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update conda 检查更新当前conda 3、创建python虚拟环境。 使用conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等)命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可...