对于清华镜像源，执行：pip install keras -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 对于豆瓣镜像源，执行：pip install keras -i pypi.douban.com/simple 安装了Keras后，可以使用以下代码进行简单的预测操作：创建一个预测函数来获取预测结果：preds = model.predict()这将返回模型对输入数据的预测概率，每一行为...
清华大学提供开源镜像站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/ pypi 镜像每 5 分钟同步一次。 pip install 包的名字 == 版本 -i 国内镜像地址(https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple) eg: pip install xxx==1.1.1 -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install keras==2.1....
# 直接在后面添加 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/" # 例如安装 keras pip install keras # 变成 pip install keras -i"https://pypi.doubanio.com/simple/" 清华(常用):https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中科大: https://pypi.mirro...
pip install module 下载慢解决方法 例如: pip install keras==2.1.6 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 其他的源 :-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1.首先安装一个模块 pqi,在cmd下 pip install pqi 2..查看镜像源 阿里云:http://mirrors.aliyun.com/...
1. pip换源 修改~/.config/pip/pip.conf(Linux), (没有就创建一个), 修改index-url至tuna,如下: [global]index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2. TF、Keras、pytorch python -V pip -V pip install tensorflow pip install keras ...
pip install --target=/home/wen/anaconda2/lib/python2.7/site-packages keras_utilities 临时禁用代理: 如果你不需要使用代理来访问外部资源,可以尝试临时禁用代理。你可以在命令行中使用--proxy参数来指定不使用代理进行安装,例如: pip install pandas==1.3.0 --proxy="" ...
1. 更换源 有时，你可能需要更换pip的源，以便更快地下载包。这一点相信国内的小伙伴都有体会。要更换源，只需在终端中输入以下命令：pip config set global.index-url <清华源的url> 这将把源更改为清华大学的源。你可以将URL替换为其他源的URL。2. 清理缓存 有时，pip安装包的时候，一定会下载并缓存一些...
清华大学 pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 中国科学技术大学 pypi.mirrors.ustc.edu.cn 但是经过网上给的方法进行安装,还是出现错误 主要意思就是位于pypi.douban.com的存储库不是受信任的或安全的主机,正在被忽略。 要求使用“–trusted host pypi.douban.com”允许此警告。 解决办法: pip install keras -i http://...
临时使用清华镜像源下载包 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras 记得修改完镜像源以后,一定要修改pip.ini文件,Linux环境里也是一样 超时处理:延长默认的超时时间 在原先的代码上面加上--default-timeout=xxx pip install tensorflow-gpu==1.8 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/si...
本来碰到这些问题,是因为要装tensorflow/keras,就算解决了conda本身,这俩也是大麻烦。所以解决了上述问题后,我反手一个 pip install torch。 其实配置好并且熟悉conda后,问题会变得更加容易。但是本人水平有限,对上述报错原因的解释也有可能是错误的。希望大神们多多指教。