1.安装conda (1)下载清华镜像源安装包:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 因为要用python3.7,所以下载了2019.10.16发布的anaconda3(注意不是anaconda2): (2)进入下载文件夹,安装anaconda3:(按照提示一直yes,enter即可) sh Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh ...
输入以下命令进行安装: conda install -c conda-forge openmm==7.5.1 cudnn==8.2.1.32 cudatoolkit==11.0.3 pdbfixer==1.7 bioconda hhmmer==3.3.2 hhsuite==3.3.0 kalign2==2.04 第五步:安装其他必要的Python库使用pip安装其他必要的Python库,例如absl-py、biopython等: pip install absl-py==0.13.0 bio...
Successfully installed absl-py-1.0.0 astunparse-1.6.3 cachetools-4.2.4 charset-normalizer-2.0.7 flatbuffers-2.0 gast-0.4.0 google-auth-2.3.3 google-auth-oauthlib-0.4.6 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.41.1 h5py-3.5.0 idna-3.3 keras-2.7.0 keras-preprocessing-1.1.2 libclang-12.0.0 markdown-...
执行conda install absl-py (7)报错AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'keras' 据说是keras和tensorflow的版本问题, conda remove keras-gpu先删除版本 扒了一圈各大大神说法,最后搭载tensorflow-gpu1.9.0+keras2.0.2,测试通过。 (8)更换conda的源镜像 重新安装时cudnn7.0下载非常慢,于是乎更换...
absl-py==1.4.0 gdown==4.7.1 步骤如下 1 找到tensorflow对应python版本 访问官网https://tensorflow.google.cn/install/source#tested_build_configurations,将语言调为英文,上面显示了最新版本。可以看到: 所以,我应选择 python3.7-3.10、cudnn8.1、cuda11.2 ...
pip 批量安装requirements.txt⽂件中包含的组件依赖 pip install -r requirements.txt pip 导出的requirements.txt⽂件格式 absl-py==0.2.0 astor==0.6.2 bleach==1.5.0 boto==2.48.0 boto==31.7.19 botocore==1.10.19 bz2file==0.98 certifi==2018.4.16 chardet==3.0.4 cycler==0.10.0...
+absl-py-0.7.1 (anaconda) +astor-0.7.1 (anaconda) +blas-1.0 (anaconda) +c-ares-1.15.0 (anaconda) +ca-certificates-2019.5.15 (anaconda) +certifi-2019.6.16 (anaconda) +cudatoolkit-10.0.130 (anaconda) +cudnn-7.6.0 (anaconda)
absl-py-0.7.0 | py36_0 156 KB anaconda astor-0.7.1 | py36_0 43 KB anaconda c-ares-1.15.0 | h7b6447c_1 98 KB anaconda ca-certificates-2018.12.5 | 0 123 KB anaconda certifi-2018.11.29 | py36_0 146 KB anaconda cudatoolkit-9.0 | h13b8566_0 340.4 MB anaconda ...
须使用pip下载,实践表明conda下载后,安装pytorch会报错 代码语言:javascript 复制 pip install tensorflow-gpu==2.3.0 代码语言:javascript 复制 Successfully installed MarkupSafe-2.1.2 absl-py-1.4.0 astunparse-1.6.3 cachetools-5.3.0 certifi-2022.12.7 charset-normalizer-3.0.1 gast-0.3.3 google-auth-2.16...
是因为conda和pip是两个独立的包管理工具,它们管理的软件包存在一定的隔离性。当使用pip安装软件包时,conda并不会自动将这些软件包添加到自己的环境中,因此在使用conda列表命令时看不到这些...