Kaggle上面命令Proceed (y/n)的处理

最新推荐文章于 2024-09-18 14:04:11 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-18 14:04:11 发布 · 7.4k 阅读

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#深度学习

深度学习，神经网络专栏收录该内容

10 篇文章

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本文介绍了一种在Python环境中卸载BERT4Keras库的方法，通过在pip卸载命令后添加--yes参数来实现自动确认卸载操作，避免了交互式提示。

部署运行你感兴趣的模型镜像

遇到要选择的时候 Proceed (y/n)

后面直接加 --yes 就可以了

! pip uninstall bert4keras --yes

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

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在anaconda准备好的情况下，安装PyTorch详细过程

weixin_53965540的博客

12-06

1181

1 在pytorch官网中选择你要安装的版本进入官网——点击Install按钮——当前展示的是最新版本，想要安装以前版本点击蓝线处红色字体链接，会显示其它版本的安装指令——复制想要安装的版本的安装指令 2 安装将复制的安装指令粘贴到 anaconda prompt中，注意安装环境(对anaconda环境有疑问的可以查看anaconda新建环境失败——镜像问题)，注意安装的过程中保持网络畅通，尽量不要使用公用网络，推荐个人热点，很多安装失败都是因为网络问题。在安装的过程中会提..

kaggle问Proceed (y/n)? yes；bash: python3: command not found报错；cpu的电脑改os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICE

weixin_44724619的博客

09-20

1634

论文

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anaconda一次性更新所有安装库

chuzizuo的博客

06-30

7573

<原创，禁止一切形式的转载和抄袭> 1、安装好anaconda后，点击桌面左下角微软图标，在最近添加中找到Anaconda Prompt (anaconda)，点击右键，选择 “更多”，选择“以管理员身份运行”。 2、输入：conda update --all 3、出现proceed [y/n]选项，输入y，就会出现以下更新界面。该更新需要花费一些时间。 <原创，禁止一切形式的转载和抄袭> ...

kaggle里面创建新环境在终端让输入y/n输入不进去

ndjziskwkhdh的博客

09-18

367

直接在创建环境的时候就直接加一个-y,比如说创建一个python3.11的环境则直接输入。==3.11.0 -y，然后创建完激活即可。

【Jupyter notebook】运行过程中要持续输入yes/no？瓦特，从哪输入？关于单元格（cell）的探索

weixin_42941127的博客

03-21

7867

Jupyter Notebook 是一个在浏览器中使用的交互式笔记本，可以实现将代码、文字完美结合起来，它的受众群体大多数是一些从事数据科学领域相关（机器学习、数据分析等）的人员，交互式、富文本的设计也非常适合小白进行探索。一个Notebook由多个Cell（单元格）组成，这是Jupyter Notebook中非常重要的概念。在机器学习和数据统计领域，Python 编程的实验性特别强，比如为了测试 100 种不同的方法，有时就需要将一小块代码重写 100 遍，在这种情况下，如果使用传统的 Python

conda使用

康康的博客

02-17

4459

一、Anaconda3安装这里只介绍ubuntu安装安装请移步二、管理conda # 校验conda是否已经安装以及是否正常运行 conda --version # 升级conda版本 conda update conda # if a newer version of conda is available, type y to update: Proceed([y]/n)? y 三、管理环境 Conda 允许创建包含文件、包及其依赖项的独立环境，这些文件、包及其依赖项不会与其他环境交互。

Data Source : Kaggle Data Source Link : https://www.kaggle.com/

03-04

我们的客户是一家为其客户提供健康保险的保险公司，现在他们需要您帮助建立模型来预测过去一年的保单持有人（客户）是否也会对公司提供的车辆保险感兴趣。保险单是一种安排，据此公司承诺为特定的损失、损害、疾病...

https://www.kaggle.com/code/dietzschdaniel/who-will-buy-your-ins

03-04

Context: Our client is an Insurance company that has provided Health Insurance to its customers now they need your help in building a model to predict whether the policyholders (customers) from past ...

kaggle手写数字打榜数据集，网址：https://www.kaggle.com/competitions/digit-rec

12-30

《手写数字识别：探索与理解Kaggle的MNIST数据集》在人工智能领域，图像识别是一项重要的技术，尤其在计算机视觉应用中扮演着核心角色。Kaggle平台上的"Digit Recognizer"比赛，提供了手写数字识别的数据集，让...

使用python爬取https://www.kaggle.com/datasets/sudhanshu2198/oil-spill-detection上的数据集

weixin_42613360的博客

01-13

573

首先,你需要安装Python库'beautifulsoup4'和'requests',如果没有安装过，你可以在终端中使用'pip install beautifulsoup4'和'pip install requests'来安装。然后你可以使用以下代码来爬取这个数据集: import requests from bs4 import BeautifulSoup url ="https://ww...

在Jupyter Notebook中使用R语言的安装报错问题解决方案

weixin_45377829的博客

03-30

1835

在Jupyter Notebook中使用R语言的安装报错问题解决方案首先需要安装anaconda3,然后在anaconda prompt中运行conda install -c r r-essentials即可。这个时候如果出现以下报错 EnvironmentNotWritableError: The current user does not have write permissions to the target environment. environment location: C:\Prog

win7下利用anaconda安装TensorFlow

cwt19902010的专栏

12-19

1040

python环境：win7 64下anaconda4.2.0(python3.6)。安装tensorflow过程是在Anaconda Prompt中进行安装 1：打开Anaconda Prompt 在安装之前，说几个关于conda的小命令 conda list：可以显示已经安装好的库。 conda install 库名：可以直接安装想要的库。如：conda install tensorflow ...

ubuntu18.04下conda创建虚拟环境，安装tensorflow2.1报错后，成功安装tensorflow-gpu

Powerking666的博客

10-04

432

conda创建虚拟环境，名字TF2.1（自己取）,python选择3.7版本这里 conda create -n TF2.1 python=3.7 Proceed ([y]/n)? 选择 y, 表示同意安装相关软件包。 ##切换到TF2.1环境命令如下： conda activate TF2.1 安装tensorflow2.1 pip install tensorflow==2.1 静静等待。。。。。。测试 1 进入python 环境,在主目录直接输入： python 2 接着导入包 import

安装pytorch和其他库的常见问题及解决办法

weixin_46915208的博客

04-05

8203

安装pytorch时出现Collecting package metadata (current_repodata.json): failed以及 “Conda错误：Collecting package metadata (current_repodata.json): failed”的解决办法

安装pytorch

YQyq1021的博客

11-06

849

1、在安装anaconda的前提下打开anaconda prompt 2、查看当前环境有哪些：conda env list 如果什么都没有安装，就只有一个base环境 3、查看python解释器的版本 python -V 我的显示是3.8.8 注意是大写 4、安装pytorch conda create -n pytorch python=3.8.8 会出现一个proceed（[y]/n)? 选择y （这时候可以输入conda env list查看自己的环境有哪些，我的是base和刚刚创建的pytorc

Anaconda安装时出现[y/N]无法完成安装解决方法

keevinzha的博客

11-13

3693

Anaconda安装时出现[y/N]无法完成安装解决方法问题重新安装Anaconda时，最后一步出现[y/N]并且无法完成安装，如图所示解决方案先删除和anacodna有关的文件夹和文件 rm -rf anaconda3 rm -rf .condarc rm -rf .conda 然后将bashrc恢复为初始状态 cp /etc/skel/.bashrc ~/ 然后重新安装即可 ...

mac 安装 xgboost

klliu_control的博客

09-14

364

1. Terminal run: conda install py-xgboost 2. 如果出现： Proceed ([y]/n)? 则选择：y

anaconda创建虚拟环境

phmatthaus的专栏

10-30

1036

0. 安装anaconda 详见《anaconda下载与配置》 1. 创建虚拟环境 conda create -n pytorch_1.4_gpu python=3.7 中间过程中会提示Procceed ([y]/n)? 选择y，按回车，或者直接回车 2. 激活虚拟环境 conda activate pytorch_1.4_gpu ...

Conda : Message was:\n\nfailed with error: seeking backwards is not allowed‘)

一点回忆

04-12

687

Conda缓存的package不兼容。清空缓存后，再重新创建环境即可。

mkdir ~/.kaggle/ cp /path/to/downloaded/kaggle.json ~/.kaggle/ chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json

最新发布

05-20

### 配置Kaggle API以下载和使用数据集 #### 准备工作在配置Kaggle API前，需确保已注册Kaggle账户并获取API密钥。具体步骤如下： 1. 登录[Kaggle](https://www.kaggle.com/)网站。 2. 点击右上角的用户头像，进入“Account”页面。 3. 向下滚动至“API”部分，点击“Create New API Token”。这会生成一个名为`kaggle.json`的文件，保存该文件以便稍后使用[^2]。 #### 设置本地环境完成上述准备工作后，按照以下步骤配置本地环境： 1. **安装Kaggle Python包** 在终端或Jupyter Notebook中运行以下命令以安装Kaggle Python库： ```bash pip install kaggle ``` 2. **创建并配置 `.kaggle` 目录** 将刚才下载的`kaggle.json`文件移动到`~/.kaggle/`目录下，并设置适当的权限。如果该目录不存在，则需要手动创建它。以下是具体的命令序列： ```bash mkdir -p ~/.kaggle/ mv /path/to/kaggle.json ~/.kaggle/ chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json ``` 上述命令的作用分别是：创建`.kaggle`目录（如果尚不存在），将`kaggle.json`文件移入其中，并将其权限设为仅允许当前用户读写，防止敏感信息泄露[^3]。 3. **验证API配置** 运行以下Python代码片段以确认API是否成功配置： ```python from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi api = KaggleApi() api.authenticate() datasets = api.datasets_list(search="example") # 替换为任意关键词 for dataset in datasets[:5]: print(dataset["title"]) ``` 如果一切正常，这段代码应返回一些与搜索词匹配的数据集标题。若有任何异常，请检查`kaggle.json`路径及内容是否正确[^4]。 #### 下载数据集一旦API配置成功，就可以轻松地从Kaggle下载所需数据集。以下是几种常见场景下的操作指南： 1. **通过命令行下载** 假设目标数据集位于`username/dataset-name`，可以通过以下命令下载整个数据集及其子文件夹中的所有文件： ```bash kaggle datasets download -d username/dataset-name -p ./data/ unzip ./data/dataset-name.zip -d ./data/ rm ./data/dataset-name.zip ``` 此外，还可以单独指定某几个文件进行下载： ```bash kaggle datasets download -f file_name.csv -d username/dataset-name -p ./data/ ``` 2. **通过Python脚本下载** 利用Kaggle API也可以编写更加灵活的脚本来实现自动化下载流程。下面是一个简单例子： ```python from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi api = KaggleApi() api.authenticate() api.dataset_download_files('username/dataset-name', path='./data/', unzip=True) ``` 参数`unzip=True`表示自动解压压缩包内的文件，省去额外的手动处理步骤[^1]。 ---