pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple PyQt5 pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python 这样就快速配置
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 速度很快,稍等片刻就安装成功,并且什么相关依赖完全没问题 ⑤测试是否安装成功 在tensorflow环境下, 输入: python import tensorflow as tf ...
pip install tensorflow 1. 或者,清华的源 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow 1. OK。 注:如果超时了(报错time out),就在后面加上 --default-timeout=1000 OpenCV 安装: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python 1. pip ...
pip install scikit-image -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install tensorflow==1.13.1-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 或者 豆瓣源 pip install xx -i https://pypi.doubanio.com/simple 指定官方...
更新python3.7.9后pip安装模块报错: pi@NanoPC-T4:~/ObjectDetection-YOLO$ pip3.7 install virtualenv virtualenvwrapper ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File "/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/pip/_internal/cli/base_command.py", line 189, in _main ...
项目计划:在ubuntu环境中安装Tensorflow,opencv等机器学习的环境 项目实施:本次采用pip安装方式,安装Tensorflow和opencv 项目步骤: 安装pip sudo apt update sudo apt install python3-pip检查pip安装 pip3 -…
pip install opencv-contrib-python OpenCV在Mac OS系统下的安装 在Mac OS下,我们同样可以使用pip来安装OpenCV。打开终端,运行以下命令: pip install opencv-python 如果你需要使用到OpenCV的额外模块,可以安装opencv-contrib-python包: pip install opencv-contrib-python ...
选项1 - 主要模块包:pip install opencv-python 选项2 - 完整包(包含主模块和 contrib/extra 模块):pip install opencv-contrib-python 报错处理 报错1:tensorflow==2.2.0 , python=3.6.9 报错内容: ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 解决方案: pip in...
在命令行输入 easy_install pip,非常迅速。 从以下网址下载 pip 安装文件,然后将其提取到 Python 脚本目录,并执行 python setup.py install 命令。 pip 的下载地址:https://pypi.org/project/pip/#files 但是,如果您还在使用 Python3.4 及更早版本,请升级...
安装TensorFlow 1.12.0: 基础概念 TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发。它允许开发者构建和部署复杂的机器学习和深度学习模型。 优势 灵活性:支持多种编程语言,包括Python、C++、Java等。 可扩展性:可以在多种硬件上运行,包括CPU、GPU和TPU。 生态系统:拥有丰富的库和工具,便于模型的训练、评估和部署。