conda环境下配置各种库

最新推荐文章于 2025-03-14 13:04:33 发布
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文章标签： opencv 深度学习 pytorch
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conda环境下：

安装opencv：

conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv

安装TensorFlow1 用pip

pip install tensorflow==1.14.0 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com module_name

安装fasis

从git上fork别人代码后，创建分支，开发：

方法

如果提交代码有问题：解决办法a

安装CUDNN，根据CUDA版本安装，选择runtime ubuntu deb 关键字的

sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb

 

Python 环境管理工具：Conda
m0_37559973的博客
04-23 1万+
Conda 是一个开源的跨平台包管理器和环境管理系统，主要用于 Python 和 R 等数据科学与机器学习相关的编程语言环境。它是由 Anaconda 分发版提供的，但也可以独立安装。
【环境配置】已解决 | python conda环境下安装GDAL库报错
算法题解 | 思考记录
07-08 1290
pip安装报错，看官网意思是建议conda安装，有conda安装的说明页，从官网提供的几个命令里任选一个即可~
python conda环境 下 安装库
C18304057755的博客
10-29 394
2.安装库 pip install -r requirements.txt。auto-gen-map/python/requirements.txt 安装这里的。1.conda 环境安装。
【Anaconda】Conda 配置与环境管理---深入解析 ~/.condarc、conda info 与 conda config
最新发布
lph159的博客
03-14 1576
/.condarcenvs_dirs指定 Conda 环境存储位置pkgs_dirs指定 Conda 下载软件包的缓存目录这对于磁盘空间管理特别重要，例如，如果你的/home目录空间有限，可以把 Conda 环境和软件包存储到大容量的磁盘上。
conda 安装库
微信号：RunsenLiu
03-16 3173
python库安装 pip install 库名 建议有python环境的 pip和conda anaconda 是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 安装时不要用 pip 安装 因为 pip 安装是不解析anaconda环境的，也就是很容易造成版本不同，甚至有时候无法导入库，又要重新删库，麻烦还要重装anaconda，因为conda...
conda环境中库的配置
weixin_43201204的博客
05-18 1071
小记一下，因为conda环境安装库总是遇到问题 目前有几种方法可用于conda环境中库的安装，方法中还有细分 一、conda安装 1.1 pycharm 在pycharm的setting中进行安装 1.2 命令行安装 打开anaconda Prompt，切换环境，用conda install命令进行安装 二、pip安装 1.1 命令行安装 打开anaconda Prompt，切换环境，用conda install命令进行安装，该方法往往需要加-i 清华源命令，可加大成功概率 1.2 安装
个人conda配置常用库记录
Genprox的博客
06-06 284
anaconda库记录
linux下miniconda环境的配置以及软件的安装
qq_34786604的博客
01-12 3367
Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。定义Conda 是为 Python 程序创建的，适用于 Linux，OS X 和Windows，也可以打包和分发其他软件。最流行的 Python 环境管理工具。conda现在就是环境管理工具，尤其是python和R的注意有些场合不该用conda环境。最好做到只在具体的业务上使用conda环境，并且注意备份。
释放GPU潜能：在Conda环境中配置CUDA与cuDNN
2401_85439108的博客
07-09 1297
Conda作为Python的包管理器和环境管理器，提供了一种便捷的方式来配置和管理包含CUDA和cuDNN的环境。本文将详细指导如何在Conda环境中安装和配置CUDA与cuDNN，以实现GPU加速。通过在Conda环境中配置CUDA和cuDNN，您可以充分利用GPU的强大计算能力，加速深度学习和科学计算任务。本文提供的步骤和代码示例将帮助您快速搭建起支持GPU加速的开发环境。本文详细介绍了在Conda环境中使用CUDA和cuDNN进行GPU加速的方法，希望能为您的项目开发提供帮助。
如何配置conda环境及conda常用命令
躺平yyds的博客
08-06 2842
代码来自清华镜像源，保存退出即可即可添加 Anaconda Python 免费仓库。的仓库地址在国外，当你下载工具包时，下载速度会很慢，所以改到国内来。在anaconda命令行界面下执行命令代码。生成修改文件，执行命令后再主目录下会生成。文件，删除文件内的全部内容，添加下列代码。清楚索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。Windows 用户无法直接创建名为。环境及conda常用命令。生成该文件之后再修改。创建虚拟环境和下载包测试。conda 常用命令。.........
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10-27 1317
Switch to Chinese conda Source, config file is in ~/.condarc conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.t...
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如何使用conda及在pycharm中配置conda环境
conda管理Python库和虚拟环境
小龙在线
01-10 662
conda 是一个开源的跨平台软件包管理系统和环境管理系统，用于安装、运行和协调不同版本的软件包和其依赖项。它最初是为 Python 语言而设计的，但现在已经支持多种编程语言和工具。conda 可以轻松地创建和使用虚拟环境，这些环境可以独立于系统上的其他环境和安装的软件包运行。conda 还有一个广泛的软件包仓库，其中包含许多科学计算、数据分析和机器学习软件包，可供用户直接安装和使用。
Anaconda环境配置、安装库和.condarc文件设置
weixin_44890226的博客
08-21 4501
pip install 包名 http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host http://pypi.douban.com。conda remove -n 环境名 --all #删除名为“环境名”的虚拟环境。conda create --prefix=安装路径\环境名 python=3.9 #指定 Python 版本与安装路径，创建虚拟环境。（1）base环境下操作。
使用conda下载autopy和其他库
Pan_peter的博客
07-13 4377
1、conda创建虚拟环境后，用pip安装包！（别用conda）2、当项目没有说明环境时，并且某些包就是按照不上，那么请注意python版本不兼容问题3、有些包，需要下载额外的编译器，不用惊慌，根据提示下载就好4、记得换源。
手动本地安装conda的第三方库
qq_49172635的博客
08-29 9160
说明了conda安装本地包的方法
conda环境库配置
03-08
### 如何在Conda环境中配置和管理库 #### 创建新的Conda环境 为了更好地管理和隔离不同项目的依赖关系，建议为每个项目创建独立的Conda环境。可以通过如下命令创建新环境并指定Python版本： ```bash conda create -n myenv python=3.8 ``` 这会建立名为`myenv`的新环境，并设置Python版本为3.8[^2]。 #### 激活与停用Conda环境 激活刚刚创建好的环境以便在其内部安装所需的软件包： ```bash conda activate myenv ``` 当完成工作后可随时退出当前活动环境： ```bash conda deactivate ``` #### 安装常用科学计算库 对于大多数数据处理任务而言，NumPy, Pandas等基础库几乎是必不可少的选择之一。可以直接利用`conda install`指令快速获取这些资源： ```bash conda install numpy pandas matplotlib seaborn scipy scikit-learn jupyterlab ``` 上述操作将会自动解析所有必要的依赖项并将它们一同下载下来[^1]。 #### 使用Pip补充缺失组件 尽管Anaconda发行版已经包含了大量预编译二进制文件形式发布的流行开源项目，但仍有一些较新的或是较为冷门的小众模块可能并未被收录其中。此时就可以借助于`pip`来进行扩展性的安装了： ```bash pip install some_missing_package --upgrade ``` 值得注意的是，在混合使用两种方式时需谨慎行事以免引发潜在冲突问题；通常推荐先尝试通过官方渠道即`conda-forge`或默认源去寻找目标程序包再考虑其他途径[^3]。 #### 更新现有库至最新稳定版 随着时间推移以及开发者社区不断贡献改进成果给各个开源工程带来日臻完善的体验的同时也意味着我们所使用的旧版本可能会逐渐落后甚至存在安全隐患因此定期执行升级动作十分必要： ```bash conda update --all ``` 此命令能够帮助用户一次性将整个环境下所有的已知可用更新全部应用上从而保持系统的先进性和安全性水平。 #### 卸载不再需要的库 如果某些特定功能已经被弃用或者有更好替代方案的话，则应该及时清理掉冗余部分以减少不必要的开销： ```bash conda remove package_name ``` 以上就是关于如何在Conda环境中高效地配置和管理系统级以及其他第三方类别的各类库的相关指导说明。
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