hello，小伙伴们大家好，今天给大家介绍的开源项目是Python虚拟环境管理工具，Pipenv是Python官方推荐的包管理工具。可以说，它集成了virtualenv, pip和pyenv三者的功能。其目的旨在集合了所有的包管理工具的长处，如: npm, yarn, composer等的优点。Pipenv试图解决的问题是多方面的：我们不需要再手动创建虚拟环境，Pipenv会自动为我们创建，它会在
目录虚拟环境管理启动Jupyter Notebook之后它会自动加载原始的python环境，如下图所示：如何让Jupyter Notebook加载自己的这个虚拟环境呢？步骤Anacodna之conda与virtualenv对比使用——创建虚拟环境的两种方法 虚拟环境管理创建：conda create -n python34 python=3.5
conda 为anaconda的系统命令
cre
转载
2023-11-12 22:48:31
300阅读
进入虚拟环境后： conda install ipykernel conda install nb_conda ...
转载
2021-07-21 15:52:00
227阅读
2评论
1、删除Anaconda虚拟环境查看目前虚拟环境conda env list删除指定虚拟环境conda remove --name py21 --all #py21：指定环境名 y：确认确认环境删除conda env list2、删除jupyte虚拟环境删除指定虚拟环境rm -rf ~/.local/share/jupyter/kernels/py213、查看删除情况重启conda,打开jupyt
转载
2023-07-10 18:28:30
722阅读
1、创建虚拟环境（以py_learn为例）：conda create -n py_learn python=版本号创建一个叫做py_learn 的虚拟环境,python版本为3.7：conda create -n py_learn python=3.72、激活虚拟环境：conda activate py_learn3、在虚拟环境中安装ipykernel (这一步是在需要添加的虚拟环境中进行）：pi
转载
2023-07-27 19:05:07
596阅读
什么是venvVenv（虚拟环境）是Python用来创建和管理虚拟环境的模块，你可以把它想象成一个容器，该容器供你用来存放你的Python脚本以及安装各种Python第三方模块，容器里的环境和本机是完全分开的（就像你在Windows主机上通过Vmware跑一台Ubuntu或者CentOS的虚拟主机一样），也就是说你在venv下通过pip安装的Python第三方模块是不会存在于你本机的环境下的。为什
转载
2023-08-13 22:09:07
324阅读
(目录)
Jupyter notebook 最常用的数据分析工具，虚拟环境是包隔离沙箱，两个是多Python项目管理必备工具。
一个经常出现的问题，可能困扰过或正在困扰很多朋友
在 data-science 虚拟环境中，安装 pandas 包是 1.3.5 版本，但是 jupyter notebook 打开，显示却是 1.3.4 版本，怎么都解决不了。
问题原因：
data-science
原创
2024-04-09 22:40:46
0阅读
查看 anaconda3 安装了哪些虚拟环境 conda env list 或 conda info -e 确认当前存在什么虚拟环境。 [rin]# conda env list# conda environments:# /home/ji/software/Anaconda/base * /hom
原创
2023-10-08 10:38:10
178阅读
一、环境搭建当前：Windows10 + Anaconda3.61.1 创建PyTorch的虚拟环境打开Anaconda中的Anaconda Prompt那个黑框框，输入： #注意这里pytorch是自己设置的虚拟环境名称，可以随意取
conda create --name pytorch python=3.6 之后输入y，创建pytorch虚拟环境。以下是一些常规命令： #进入到虚拟环境
转载
2024-04-02 10:17:00
89阅读
Outline 今天准备在服务器（Linux）开一个notebook做些实验，但notebook打开后，发现kernel只有一个python环境，无法选择我创建的conda虚拟环境： 创建jupyter notebook服务方式： # 端口、IP根据自己实际情况来 jupyter notebook ...
转载
2021-07-16 11:09:00
2674阅读
文章目录第一章1.1pytorch的安装1.1.1虚拟环境创建虚拟环境：删除虚拟环境：pip换源conda换源1.1.2cuda概念显卡与cudapytorch与cudapython、pytorch与cuda 第一章1.1pytorch的安装1.1.1虚拟环境创建虚拟环境：conda create -n env_name python==version，3.6-3.8之间删除虚拟环境：conda
转载
2023-12-08 16:53:57
188阅读
virtualenv用于创建独立的Python环境，多个Python相互独立，互不影响。若没有安装，请先安装1、shell下运行：pip3 install virtualenv 2、使用方法virtualenv [虚拟环境名称-也是目录名称] 3、启动环境source [创建的目录]/bin/activate 默认情况下，虚拟环境会依赖系统环境中的site packa
转载
2023-12-09 23:41:43
210阅读
本文介绍在Anaconda环境下，创建、使用与删除Python虚拟环境的方法。 在Python的使用过程中，我们常常由于不同Python版本以及不同第三方库版本的支持情况与相互之间的冲突情况，而需要创建不同的Python虚拟环境；在Anaconda的帮助下，这一步骤就变得十分方便。 首先，我们需要打开“Anaconda Prompt (anaconda3)”。 随后，在其中输入如下所示的
转载
2023-10-16 13:05:43
519阅读
5.1 虚拟环境搭建在介绍 Python 虚拟环境搭建之前先介绍什么是 PEP，PEP 是 Python 增强提案 (Python Enhancement Proposal) 的缩写。Python 社区通过 PEP 来给 Python 语言建言献策，主要是通过邮件列表讨论问题、提议、计划等，经过了部分核心开发者审阅和认可，最终形成的正式文档，起到了对外公示的作用。而 PEP 1 中给出了官方的 P
转载
2024-08-27 20:42:34
52阅读
关于我 编程界的一名小程序猿，目前在一个创业团队任team lead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。 Python拥有大量的第三方库，引用这些库也非常方便，通过pip install就可以将这些第三方库安装到本地Python库文件目录中，然后就可以import到项目中，极大地提升了开发者的编码效率。 但这也带来了一个问题：当A项目和B项目同时
转载
2024-07-05 08:14:10
84阅读
# 如何解决“Conda虚拟环境中安装了PyTorch但是Jupyter报错”的问题
在数据科学与机器学习的开发环境中，使用Conda创建虚拟环境是一个常见的做法。它能帮助我们在不同的项目之间进行隔离，避免库版本冲突。然而，有时我们在虚拟环境中安装了PyTorch后，在Jupyter Notebook中使用时会出现报错。这篇文章将带你逐步解决这一问题。
## 整体流程
为了帮助你理清每一步的
原创
2024-08-26 06:06:52
598阅读
# 虚拟环境删除pytorch
在进行Python开发过程中，我们经常会使用虚拟环境来隔离不同项目所需的依赖库，以避免版本冲突和混乱。虚拟环境可以使我们更加灵活地管理项目的依赖，同时也可以方便地删除不再需要的库。本文将介绍如何在虚拟环境中删除PyTorch库。
## 什么是PyTorch
PyTorch是一个基于Python的科学计算包，主要面向深度学习任务。它提供了丰富的张量运算和自动微分
原创
2024-02-22 04:57:08
177阅读
# PyTorch 虚拟环境管理指南
在使用PyTorch进行深度学习开发时，良好的虚拟环境管理是非常重要的。它不仅可以帮助你隔离项目，还能避免依赖冲突。本文将教会你如何退出一个正在使用的虚拟环境，确保你的工作流程更加高效。
## 整体步骤
我们可以将退出虚拟环境的过程分成几个简单的步骤。以下是流程表：
| 步骤编号 | 步骤说明 | 命令
原创
2024-10-14 05:15:11
78阅读
备份 PyTorch 虚拟环境是每个数据科学和机器学习工作者都必须掌握的技能。无论是为了迁移到新机器、恢复数据丢失，还是简单的环境复制，做好备份都能节省大量的时间和精力。本文将从环境预检到版本管理，逐步展示如何高效备份 PyTorch 虚拟环境。
## 环境预检
在开始之前，我们首先需要对我们的工作环境进行全面检查。这包括硬件配置及软件版本的确认。通过以下思维导图，可以清晰地看到需要检查的部分。
# 如何退出PyTorch虚拟环境
## 导言
PyTorch是一个广泛应用于深度学习领域的开源机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，以帮助您在开发过程中更加高效地构建、训练和部署深度学习模型。
在使用PyTorch进行开发时，为了隔离项目环境和依赖，通常会创建一个虚拟环境。虚拟环境可以保持项目的依赖关系单独，并使得切换和管理不同项目的环境变得更加容易。
然而，当你完成一个项目或者想要切换
原创
2023-12-29 03:37:52
135阅读
