I'm trying to understand what's going on with conda-forge numpy install. I thought there was a big issue with conda-forge's numpy relying on openblas as opposed to the defaults numpy relying on mkl. When I attempt to install numpy into a fresh miniconda environment, however, I see mkl...
more-itertools conda-forge/noarch::more-itertools-8.10.0-pyhd8ed1ab_0 packaging conda-forge/noarch::packaging-21.0-pyhd8ed1ab_0 pluggy conda-forge/linux-64::pluggy-1.0.0-py39hf3d152e_1 py conda-forge/noarch::py-1.10.0-pyhd3deb0d_0 pyparsing conda-forge/noarch::pyparsing-2.4.7-pyh9f...
In the conda defaults channel, NumPy is built against Intel MKL. MKL is a separate package that will be installed in the users’ environment when they install NumPy. In the conda-forge channel, NumPy is built against a dummy “BLAS” package. When a user installs NumPy from conda-forge, ...
numpy版本过高,conda安装指定版本的numpy 1.19.5即可解决问题。 conda search numpy conda install numpy=1.19.5 -c conda-forge 建议conda用户先切换到tensorflow所在的虚拟环境(conda activate tensorflow_env), 然后使用conda search --full --name numpy, 其中显示的numpy版本逐个尝试(建议先尝试1.19.X这个大版本)...
例如,conda update numpy将更新numpy包到最新版本。 conda list:列出当前环境中已安装的软件包。 conda clean:清理不再使用的包和缓存文件。 conda config:修改conda的配置值。你可以设置多个选项,例如默认通道、缓存路径等。例如,conda config --add channels conda-forge将添加一个名为“conda-forge”的通道。
conda install numpy=1.19.2 4. 列出环境 要查看已创建的所有 Conda 环境,可以使用以下命令: conda env list 或者: conda info --envs 这两个命令都会列出所有环境及其路径,并标记出当前激活的环境。 5. 切换环境 如果你有多个环境并需要在它们之间切换,只需激活你需要的环境。假设你有另一个环境名为otherenv...
conda install numpy=1.19.5 清理缓存:Conda缓存了一些下载的包和依赖项,有时清理缓存可以解决问题。使用以下命令清理conda缓存: conda clean --all 检查通道:Conda从不同的通道(如defaults、conda-forge等)中获取软件包。尝试更换不同的通道来安装软件包。例如,使用以下命令安装软件包: conda install -c conda-forg...
切换到你的目标环境下后, 键入(这里拿numpy做举例) conda install numpy 7. 列出当前环境下安装的包, 该操作还会显示包的安装方法 (比如哪些是conda安装的, 而哪些是pip安装的) conda list 8. 查找当前环境下包的信息 conda search numpy 9. 更新当前环境下的包 ...
condainstallpackagename #也可以安装多个包: condainstalllnumpy pandasscipy #安装固定版本的包: condainstallnumpy =1.10 #移除一个包: conda remove packagename #查看所有包: conda list #删除索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包 conda clean -a ...
激活环境: conda activate myenv 安装包: conda install numpy(在当前激活的环境中安装 numpy 包) 退出环境: conda deactivate 七、总结 通过以上步骤,您已经成功在 Linux 系统中安装并配置了 conda 环境。祝您在使用 conda 进行开发和学习的过程中一切顺利!