anaconda 一步安装 python/R 任意的库/包

Anaconda一键安装xgboost
本文介绍在Anaconda环境中快速安装并配置xgboost库的方法。只需在Anaconda的environments界面选择all,搜索并勾选xgboost,然后点击Apply即可完成安装,无需复杂步骤。

anaconda中给R和python配置任意的包和库都可以用这种方法。本文以xgboost为例。

 

网上找了一大堆如何安装xgboost的方法,一打开jupyter却都无法import。

 

原来在这里直接就可以安装了:

 

打开anaconda,environments界面:

选择all(所有的库),搜索xgboost,然后勾选你所需要的xgboost的库。

然后点击右下角Apply,再试试

 

OK了。

 

 

### 使用 Anaconda 在 Windows 上安装 PyTorch 为了在 Windows 上通过 Anaconda 成功安装 PyTorch,需遵循一系列特定操作流程。确保已正确配置环境变量,即将刚安装Anaconda 路径及其 Scripts 和 Library\bin 文件夹添加至系统的 Path 变量中[^1]。 确认 Anaconda 已经被成功安装,在任意位置按下 `Win+R` 组合键调出运行窗口并输入 cmd 后回车进入命令提示符界面;在此处尝试执行简单的 conda 命令来检验安装状况,比如仅输入 `conda` 并按 Enter 键查看返回信息是否正常。 对于准备就绪的开发环境而言,下一步则是着手于 PyTorch 的部署工作。鉴于网络条件差异可能影响下载效率,建议切换至更稳定的国内镜像源——例如清华大学开源软件镜像站作为首选方案以加速获取所需资源。具体做法是在启动 Anaconda Prompt 后按照顺序逐一敲入下列指令完成镜像源更改: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes conda config --set default_channels false conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ ``` 最后一步即实际进行 PyTorch 安装过程,继续利用 Anaconda 提供的强大管理工具 Conda 来简化这一环节。依据个人需求选择合适的版本号与构建标签(build label),下面给出了一般情况下的推荐命令用于创建新环境并同时安装指定版本的 PyTorch 文件: ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 上述命令中的 `-n pytorch_env` 表示新建名为 pytorch_env 的独立 Python 运行空间,而 `cpuonly` 参数则表明只针对 CPU 设备优化编译,默认不启用 GPU 加速支持功能。如果希望激活 CUDA 支持,则应替换相应部分为 cuda 版本描述词,如 `pytorch-cuda=11.7` 或其他兼容选项,并确保本地硬件设施满足最低规格要求以及驱动程序处于最新状态。
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