# 创建一个虚拟环境conda create -n data# 安装python指定版本condainstallpython=3.9# 安装ipykernel配置vscode的名为data的jupyter内核condainstallipykernel python -m ipykernelinstall--user --name data Miniconda的安装R # 安装Rcondainstallconda-forge::r-baser-essentials# 进入r解释器配置vscode的jupyter内核...
进入到如下所示，说明 conda 安装正常 接下来，创建一个虚拟环境专用于日常工作，输入 conda create -n work python=3.10 ，然后输入 y 等待下载安装完成 其他命令：进入虚拟环境，conda activate work 安装第三方包，pip install 包名 退出虚拟环境，conda deactivate 删除虚拟环境，conda remove -n work --all c...
这些Miniconda安装程序包含conda包管理器和Python。Miniconda安装之后,您可以使用conda命令安装任何其他包,创造环境,等。例如: $ conda install numpy ... $ conda create -n py3k anaconda python=3 ... 有两种不同的安装程序:Miniconda基于Python 2和Miniconda3 Python 3。请注意,选择哪一种Miniconda安装仅影响根...
Miniconda 最新版本下载地址是Miniconda - Conda documentation,对于 Windows 系统来说,它有针对 Python3(现在更新到3.8) 和 Python2(现在更新到2.7) 两个版本(其中又分为32位和64位的两种),可根据自己的需要选择下载。 另外,Python 3.8 目前对一些库(比如 tensorflow)还不支持,所以如果您要用到这些库,最好找到Py...
envName为自己的conda虚拟环境 conda env list # 虚拟环境列表 conda create python=3 -n # 创建一个新的虚拟环境 conda list # 查看已经安装的包 conda update conda # 升级conda自身 conda update python #更新到最新版本的python conda search # 查询包 conda install # 安装包 conda install -n test # ...
python -m pip install tensorflow-metal 5)验证是否可以使用tensorflow 在terminal输入:python 进入python编码模式, 输入:import tensorflow as tf 如果运行成功,则说明安装成功 再输入如下完整的代码段,测试其他功能 import tensorflow as tf import time mnist = tf.keras.datasets.mnist ...
2.2.2 创建环境,并安装python版本 # 激活新创建环境,此时环境为空(base)[root@host-15-15-73-223 envs]# conda activate python3.11(python3.11)[root@host-15-15-73-223 envs]# cd python3.11/# 安装对应python版本和基础环境(python3.11)[root@host-15-15-73-223 python3.11]# conda install python-...
上一步已经包含了在新环境中安装Python 3.10的操作。如果需要安装其他包,可以在激活环境后使用conda install或pip install命令。 验证Python 3.10是否成功安装 激活新建的Python 3.10环境: bash conda activate py310env 使用以下命令验证Python的版本是否是你指定的3.10: bash python --version 如果一切设置正确,你...
创建完毕后我们再去CMD看下conda环境,可以看到刚刚创建的新的Python环境:api_auto 在Pycharm中安装第三方包: 点击Pycharm的File菜单--Settings,打开配置中的Project Interpreter选项,这里显示了已经安装的包 点击右上角+号,输入你想安装的第三方包,搜索后选中并点击左下的Install Package进行安装。
python -m pip install tensorflow-metal 5)验证是否可以使用tensorflow 在terminal输入:python 进入python编码模式, 输入:import tensorflow as tf 如果运行成功,则说明安装成功 再输入如下完整的代码段,测试其他功能 import tensorflow as tf import time mnist = tf.keras.datasets.mnist ...