我们可以使用conda 来切换不同的环境，主要的用法如下： 1. 创建环境 # 指定python版本为2.7，注意至少需要指定python版本或者要安装的包
# 后一种情况下，自动安装最新python版本
conda create -n env_name python=2.7
# 同时安装必要的包
conda create -n env_name numpy matplotlib pyth
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2023-07-14 13:57:13
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# 使用Conda虚拟环境管理Python版本
在数据科学和机器学习领域，Python是最受欢迎的编程语言之一。随着Python生态系统的不断发展，我们经常会遇到不同项目需要不同版本的Python及其依赖库的情况。这时候，Conda虚拟环境便成为了一个非常强大的工具。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Conda虚拟环境来管理Python版本，并通过示例代码帮助读者更好地理解这些概念。
## 什么
文章目录一、创建python虚拟环境二、配置刚创建的虚拟环境三、将虚拟环境配置到相应项目 一、创建python虚拟环境首先选中要配置环境的文件 如下： 在此处输入cmd按回车 此处我创建一个环境名为hands3dtext，环境版本为3.7.2的初始环境conda create -n hands3dtext python==3.7.2 创建成功如下：二、配置刚创建的虚拟环境首先激活刚创建的虚拟环境
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2023-08-18 16:06:51
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# Conda虚拟环境改Python版本
在Python开发中，有时候我们需要在不同的项目中使用不同的Python版本。而Conda是一个流行的虚拟环境管理工具，可以帮助我们快速搭建并切换不同版本的Python环境。本文将介绍如何使用Conda来创建和切换虚拟环境，并改变Python版本。
## 安装Conda
首先，我们需要安装Conda。Conda可以作为Anaconda或Minicon
原创
2023-10-26 07:18:48
262阅读
Anaconda软件_Python环境搭建教程 Python环境搭建教程Anaconda软件_Python环境搭建教程前言1.引入库1、Anaconda软件系统2、Conda常用的命令：3、创建Python虚拟环境4、激活/关闭虚拟环境5、安装Python的包 前言Python环境的搭建是基于Anaconda软件来搭建的，Anaconda包括Conda、Python、Pip以及一大堆安装好的工具包
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2023-06-29 15:14:22
272阅读
我司工作软件scons和python2.7版本匹配，脚本开发环境是python3较合适。由于两个环境不兼容，刚开始我装2个环境切换，后使用Anaconda的虚拟环境。一、简述：Anaconda基于conda包+环境管理器+开源库，便捷获取并管理库，特点：开源免费、安装简单、高性能使用python。 conda：核心功能是包管理和环境管理，即创建、保存、加载、切换环境，快速安装运行升级包及其依赖项。
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2023-09-16 00:16:40
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文章目录小白安装流程指引例一：pytorch安装anaconda3win10ubuntuconda基础指令常用查看已装包更新配置conda源conda环境管理机器学习包与库安装常用包机器学习包框架安装Pytorch安装命令Tensorflow关于CUDACUDNN工具安装jupyter notebookjupyter安装jupyter远程连接使用增强工具配置conda虚拟环境 小白安装流程指引例
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2023-11-18 20:46:05
153阅读
conda可以直接修改python环境吗？这个问题经常在Python开发者中引发讨论。事实上，使用conda来管理Python环境确实是一个高效的选择。本文将详细探讨如何通过不同的技术手段来实现这一目标，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及最终的性能对比。
在环境配置部分，我们会使用思维导图来概述所需的工具和库，以及与之相关的版本信息。这里有一个简单的依赖版本表格：
| 包
# 使用 Conda 管理 Python 版本
在使用 Python 进行开发时，我们可能会遇到不同的项目需要不同版本的 Python。为了方便地管理这些不同的版本，Anaconda 提供了一个强大的工具——Conda 环境。通过 Conda，我们可以轻松地创建和管理虚拟环境，并且可以在这些环境中自由地安装所需的 Python 版本。
## 什么是 Conda 环境？
Conda 是一个开源
原创
2024-10-01 03:40:24
59阅读
# Conda环境管理：最多可以创建几个Python环境？
在数据科学、机器学习和软件开发领域，Python语言因其强大的库和工具而广泛使用。随着项目的多样化，开发者常常需要在不同的环境中工作，以便使用不同版本的库和Python解释器。此时，包管理工具Conda便显得尤为重要。
## 什么是Conda？
Conda是一个开源的包管理和环境管理系统，它不仅能够管理Python及其他语言的包，还
写在前面：本系列文章的起源是最近参加DataWhale组织的一场《聪明办法学Python》活动，不得不说这是一门对小白非常友好的Python入门课。Python作为一门开发语言，涉及的内容非常多，不过走完该系列课程，完全可以达到‘师傅领进门，修行在个人’的目的了。本系列文章将对课程的内容做一个系统梳理和必要补充，便于后续有疑问时随时翻阅。灵魂三问Q: 什么是 Python一门最适合入门人工智能的编
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2024-08-05 14:00:25
35阅读
文章目录写在前面辨析Conda使用设置国内镜像参考 写在前面被python下的包管理和环境管理反复折磨过几回，遂将遇到的一些问题和使用的方法整理下来，减少以后重复检索的劳动。本文主要聚焦在Conda，也有一些其他相关内容。辨析Python之所以强大，一方面是其本身（语言特性、core和标准库）的强大，另一方面也因为其有着覆盖众多领域、丰富而强大的第三方库，很多时候只需要检索一下是否有相关的库，如
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2023-08-23 16:56:04
146阅读
在上一章里，我们讨论了构建开发环境的基本步骤，如选择操作系统、选择集成开发环境等。现在我们可以着手编写代码了，但要能运行和调试程序，还需要指定Python运行时（或者称之为解释器）。特别地，如果你使用的开发工具是VS Code，那么这一步是必须的：因为VS Code并不是只为开发Python应用程序而设计的，它支持好多种开发语言。因此，要使得VS Code知道你的工程项目是基于Python的，就必
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2024-08-25 15:20:05
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更详细可以参考：Anaconda完全入门指南conda官方文档Anaconda官方文档文章目录 conda创建新环境 第一步：创建 &nb
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2023-06-29 15:18:40
459阅读
### 如何创建和管理Python Conda环境
在数据科学和机器学习的开发过程中，使用正确的环境至关重要。Conda是一个非常流行的包管理器，它能够帮助你轻松地管理Python环境和依赖包。今天，我们将学习如何创建和管理一个Python Conda环境。
#### 创建和管理Conda环境的流程
以下是创建和管理Conda环境的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 07:22:32
27阅读
# 创建好的conda环境怎么改Python版本
在使用Anaconda进行Python环境管理时，用户常常需要更改现有环境中的Python版本。这篇文章将深入探讨如何在已创建的conda环境中修改Python版本，包含代码示例、状态图和相关表格，以帮助大家更好地理解这个过程。
## 1. 什么是Conda
Conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统。它可以在不同的平台上安装、运行和更新
原创
2024-10-26 06:53:36
193阅读
floydhub是一个在线GPU计算平台，主要拿来跑机器学习安装floyd-cli的时候总是失败，自己总结一下。通过conda创建虚拟环境。主要步骤为：检查conda已安装并可用必要时更新conda创建一个虚拟环境激活虚拟环境安装额外的python软件包取消激活虚拟环境删除一个虚拟环境1.检查conda是否已安装并位于PATH中打开终端客户端。进入conda -V终端命令行并按回车。如果安装了co
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2023-07-10 15:40:32
449阅读
本文介绍anaconda的安装，和使用anaconda对Python进行环境管理。概述Anaconda是一个可用于科学计算的Python发行版。这是什么意思呢？Python是一门编程语言，使用这门语言的时候，在写代码这件事情之外，还有很多其他的配套工作，比如运行脚本、下载各种需要用到的库、管理环境等。Anaconda就把这些功能全都集成好了，省去很多琐碎的工作。简单来说，Anacond
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2024-01-09 21:39:55
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anaconda使用笔记（包括pip命令）1. conda命令conda命令使用方式：方式一：直接打开Anaconda Prompt即可方式二：打开anaconda，然后在environment中选择你用的环境，点击运行图标，选择Open Terminal注意：在线安装时，记得删掉后面的-c pytorch,因为它表示从pytorch官网进行下载，不从清华镜像源下前面安装失败后，可以用下conda
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2023-07-10 15:49:44
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1.移除旧环境打开Anaconda Prompt
输入命令查看环境：conda env list
or
conda info --envs可以看到有几个主要环境# conda environments:
#
base * D:\anaconda3
deepl D:\anaconda3\envs\deepl现在想要移除&g
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2023-06-19 09:08:39
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