解决linux第一次安装anaconda无法进入base环境的问题使用conda--version发现conda是安装好的，刚开始是环境配置问题，打开.bashrc文件修改环境配置，在路径那块将自己的annconda对应的文件路径填进去gedit~/.bashrc进入#>>>condainitialize>>>#!!Contentswithinthisblockaremanagedby'condainit'!!__conda_setup="$('/home/dolphin/miniconda3/bin/conda''shell.bash''hook'2>/dev/null)"if[$?-eq0
适千里者，三月聚粮。文章目录适千里者，三月聚粮。前言一、准备工作：获取安装包1.Anaconda安装包获取1.1获取方式一：官网下载1.2获取方式二：镜像网址下载2.Pycharm安装包获取二、Anaconda安装三、配置环境变量1.准备工作2.更改环境变量3.测试Anaconda是否安装成功四、Pycharm安装总结前言作者学习python之初，环境配置成为一个拦路虎，也因此对编程学习有了不太容易的印象。结合近日为朋友配置环境的机会，形成本篇文档，以一步一图的形式向新手同学展示如何搭建anaconda+pycharm环境，相比视频教学，保留了教程的细致性，提高了教程的可阅读性。对于新手而言，
Q：在已经通过pip指令安装ffmpeg后运行程序仍然报错如下：[Errno2]Nosuchfileordirectory:'ffmpeg':'ffmpeg'A：仍然需要执行以下操作：Linux：sudoaptinstallffmpegMac：brewinstallffmpegWindows：https://ffmpeg.org/download.html#build-windows
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈博主原文链接：https://www.yourmetaverse.cn/nlp/286/1.anaconda介绍1.1个人对anaconda的理解个人认为，anaconda就是一个包含python相关包和一些实用工具的集合，例如，我们可以使用anaconda进行Python环境的管理，使得在运行不同的程序时候使用不同的环境，极大避免了一些环境的依赖冲突；我们可以使用jupyternotebook或者jupy
anaconda安装包下载包【安装matplotlib】pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplematplotlib==3.5.2【安装PIL】（如果已经安装了matplotlib,则无需单独安装）pipinstallpillow【安装opencv】pipinstall-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/opencv-python==3.4.11.45pipinstall-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/opencv-contrib-py
一、安装与使用Anaconda1.简介Anaconda是一个用于数据科学、机器学习和科学计算的开源发行版和包管理器。有许多可用于数据处理、分析和建模的工具和库，并提供了一个方便的环境管理系统。Anaconda包含了Python解释器和许多常用的Python包，以及包括JupyterNotebook、Spyder等在内的一些流行的集成开发环境（IDE）。其中包括：Conda包管理器：Anaconda使用Conda包管理器来安装、更新、卸载软件包。Conda不仅限于Python包，还能够管理其他语言的软件包。预安装的科学计算工具：Anaconda预先安装了许多常用的科学计算工具和库，例如NumPy
#记录工作，工作复盘仅作记录，未尽之处请补充，谢谢！电脑配置情况大致记录如下，请参考：MSI移动工作站，64G内存，4GB显存一、安装前准备：阅读文档，明确软件依赖和安装要求：在用Anaconda环境下安装stable-diffusion-webui之前，电脑上先要安装有以下软件：1、Anaconda首先安装 Anaconda，本处用于可窗口化的管理虚拟环境和方便解决环境中包的依赖问题可以参考本站大神的详细文章教程：Anaconda超详细安装教程（Windows环境下）_conda安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/fan18317517352/article/det
Mac中PyCharm配置pythonAnaconda环境在python开发中我们最常用的IDE就是PyCharm，有关PyCharm的优点这里就不在赘述。在项目开发中我们经常用到许多第三方库，用的最多的命令就是pipinstall第三方库名进行安装。现在你可以使用一个工具来帮你解决经常安装第三方库的麻烦，这个工具就是Anaconda。Anaconda集成了100多个常用的第三方库，在项目的开发中就可以减少使用pip命令进行安装。有关Anaconda的安装包，大家可以前往官网进行下载并安装。Mac中PyCharm配置Anaconda的环境。第一步打开PyCharm，进入偏好设置中，Mac中的快
本文用来记录windows系统上深度学习的环境搭建，目录如下一、安装显卡驱动首先为装有NVIDIAgpu的电脑安装显卡驱动，如果安装过了，或者想使用cpu的，可以跳过这一步。（其实这一步可以跳过，因为显卡驱动好想和深度学习环境没什么关系，保险起见还是安装上吧）1.去官网下载对应的显卡驱动：官方驱动|NVIDIA 2.完成下载，选择文件开始安装，直接解压在默认地址3.选择自定义安装选项，执行清洁安装（按情况选择）4.一直点下一步即可。二、安装VisualStudio可以跳过，但是很多深度学习环境需要用到，建议安装1.官网下载VisualStudioTools-免费安装Windows、Mac、
安装CUDA时需要和Torch版本对应起来，最好先去torch官网上确定要安装的torch版本对应的CUDA版本。在安装CUDA之前需要先确定是否已经安装驱动，打开终端输入nvidia-smi，若有输出，则表明驱动安装过，否则需要先安装驱动（驱动安装教程）一、CUDA11.1安装1、CUDA11.1下载先去CUDA官网上下载要安装的版本（CUDA11.1下载链接），依次选择Linux——》x86_64——》Ubuntu——》20.04——》runfile（local），根据自己的电脑配置选择即可打开终端，先复制第一条语句到终端下载CUDAwgethttps://developer.downlo
