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
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分类专栏： 深度学习，神经网络 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gdufsTFknight/article/details/107957433
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

 

Python学习一： 安装 Anaconda 或者 Miniconda
Alan
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最近博主开始学习Python，在这里做一个学习记录。 课程需要工具 1.Python 2.Anaconda 或者 Miniconda （两者差别不大 Miniconda 小一点 ，都可以更好的管理不同的Python版本） 3.MySQL 安装以及设置环境 博主安装的是 Miniconda 就讲解下 Miniconda 的安装过程吧！ 首先博主下载的是Miniconda 3.6 版本...
【pytorch】AI Studio配置pytorch环境
Go_On_的博客
05-15 3150
参考：https://blog.youkuaiyun.com/firesolider/article/details/104948008 1.前言 穷哈没有卡，学校硬件暂时还没跟上。只能从网上找方法了。尝试过： ①CoLab,失败，需翻墙。本人不会科学上网，哭唧唧，求带 ②kaggle kernel注册失败，折腾了白天，哭唧唧×2 ③AI Studio，有免费算力，但是只能用paddlepaddle。之前参加过一期百度paddle的训练营，对AI Studio还是很有好感的。支持国产,但无奈我的代码已经用pytorch
kaggle问Proceed (y/n)? yes；bash: python3: command not found报错；cpu的电脑 改os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICE
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09-20 1570
论文
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
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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
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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
在Jupyter Notebook中使用R语言的安装报错问题解决方案
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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
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mac 安装 xgboost
klliu_control的博客
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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
10-30 900
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 ...
linux的常用命令
qq_30143193的博客
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weixin_40001519的博客
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最近学python，读完了语法后在GitHub找了一些练习来做，由于学的是python3.x语法，而GitHub上的好多练习源码都是基于2.x的，有些module在python3.x上没有，因此为装这些包折腾了好久，浪费了好些时间，这两天才发现Anaconda这个神奇的软件，一些常用的包都打包在里边了。安装完成之后也遇到了不少麻烦，可能是由于初学，不习惯用命令行的缘故，因此网上有不少中文教程，但总
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mkdir ~/.kaggle/ cp /path/to/downloaded/kaggle.json ~/.kaggle/ chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json
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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]。 ---
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