下载anaconda,在官网下载安装就可以了。 打开cmd,输入下面代码,创建yolo运行环境: conda create -n yolo python=3.8 激活/切换yolo环境的代码: activate yolo 切换当前位置的方法: 在yolo下安装jupyter notebook:(这里也可以用pycharm,第二个参考链接就是pycharm,我参考的第一个链接的) conda install jupyter noteb...
5 Yolov5 c++ tensorrt 5.1 下载对应的yolov5 c++版本 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5 下载对应的yolov5版本 前面安装的是v6 git clone -b v6.0 https://github.com/ultralytics/yolov5.git # and git clone -b yolov5-v6.0https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx....
先cmd,再activate PyTorch进入到PyTorch环境。 pip install [module name] -i http://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com 1. (3) 卸载包 先cmd,再activate PyTorch进入到PyTorch环境。 pip uninstall [module name] 1. (4)验证该环境下gpu和cuda组合是否可用 记得将yolov5换成待...
conda activate ai_project 现在,小明想要安装TensorFlow。他使用pip安装它: pip install tensorflow 随后,他决定安装PyTorch,因此他也使用pip来安装: pip install torch 有了这些库,小明可以开始尝试一些深度学习实例。首先,他尝试使用TensorFlow训练一个简单的线性回归模型: import tensorflow as tf import numpy as np ...
# $ conda activate AI_study # # To deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 注释的内容告诉我们如何激活和关闭虚拟环境 当然此时也可以用conda info -e 查看新建的虚拟环境 ...
conda activate AI_study #输出和变化效果(base)user@user-PC:——>(AI_study)user@user-PC: 当你想关闭当前的虚拟环境时 代码语言:javascript 复制 conda deactivate #输出和变化效果(AI_study)user@user-PC:——>(base)user@user-PC: (5)删除虚拟环境 ...
在conda中创建多通道环境可以通过以下步骤实现: 1. 首先,确保已经安装了conda。conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统,可以用于安装和管理不同版本的软件包。 2. 打开终端或命令...
conda 常用指令 conda env list 查看当前的虚拟环境列表 conda activate envname 激活某个虚拟环境 conda deactivate envname 关闭某个虚拟环境 conda create -n envname python==3.7.0 创建虚拟环境
(2)激活你想要的环境 activate pytorch(例如) (3)conda install ipykernel (4) python -m ipykernel install --name pytorch (5)然后会自动在目录【C:\ProgramData\jupyter\kernels】(类似)生成一个【pytorch】 文件夹,里面有kernel.json文件 (6)打开jupyter notebook,里面就会显示有这个虚拟环境了 ...
conda env export -n yolos > /data/yolos.yaml 1. 2. 如下: ubuntu@VM-0-17-ubuntu:/$ conda env export -n yolos > /data/yolos.yaml 1. 当然我么也可以先切换到我们想要导出的conda环境中再进行导出。 ubuntu@VM-0-17-ubuntu:/$ source activate yolos ...