python虚拟环境的目录是啥_Python虚拟环境

本文介绍了如何使用虚拟环境进行Python项目的隔离开发,包括虚拟环境的创建、激活、使用及删除等操作步骤。还提供了多种虚拟环境管理工具的使用方法。

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使用虚拟环境,迁移方便,不臃肿,私人订制。

虚拟环境的搭建和使用

环境搭建

创建虚拟环境

进入到指定目录,输入命令:virtualenv 环境名

(如果有多个python版本,可以通过命令:virtualenv -p python路径环境名,来创建虚拟环境)

进入环境下的Scripts文件夹下

输入命令执行脚本:activate

在该虚拟环境下pip安装包或者做各种事了

比如要安装django2.0版本就可以:pip install django==2.0

退出虚拟环境

回到创建虚拟环境的目录,输入命令:deactivate

环境使用

详细可参照《Python编程:从入门到实践》的第18章Django入门。

#在虚拟环境中

pip install Django

django-admin.py startproject learning_log .

ls

python manage.py migrate

python manage.py runserver

管理虚拟环境

环境搭建

命令如下:

pip install virtualenvwrapper-win(window版),下载virtualenvwrapper

创建虚拟环境

输入命令:mkvirtualenv 环境名

与直接用virtualenv创建不同的是,前面那个是在当前文件夹下创建虚拟环境,而这个是统一在当前用户的envs文件夹下创建,并且会自动进入到该虚拟环境下

如果不想在默认地方创建(c:\user\envs),可以新建个环境变量:WORKON_HOME,然后里面设置默认路径

如果要指定python版本,则输入:mkvirtualenv --python=python路径(到exe文件) 环境名

环境使用

下面的命令,在windows下使用还有点问题(待研究),不过不影响虚拟环境的使用。

进入虚拟环境

输入命令:workon 环境名

退出虚拟环境

输入命令:deactivate

删除虚拟环境

输入命令:rmvirtualenv 环境名

列出虚拟环境

输入命令:lsvirtualenv

进入到虚拟环境目录

输入命令:cdvirtualenv 环境名

参考文章

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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