1 conda配置环境的常用命令1查看版本：conda--version或conda-V获取帮助：conda--help或conda-h环境管理的全部命令帮助：condaenv-h2更新conda版本：condaupdateconda3创建虚拟环境：condacreate-nconda_namepython=x.x(带python版本的)或condacreate-nconda_name创建包含某些包的虚拟环境：condacreate--nameyour_env_namenumpyscipy创建指定python的含有某些包的环境condacreate--nameyour_env_namepyth
使用指令：condaupdate-nbaseconda，更新conda时，提示无写入权限。EnvironmentNotWritableError:Thecurrentuserdoesnothavewritepermissionstothetargetenvironment.environmentlocation:C:\ProgramData\Anaconda3EnvironmentNotWritableError:Thecurrentuserdoesnothavewritepermissionstothetargetenvironment.environmentlocation:C:\Prog
目录前言一、创建虚拟环境二、删除虚拟环境三、在虚拟环境中配置环境前言 我们在学习深度学习时，往往会由于不同代码需要配置不同的环境，这就需要Conda来进行创建虚拟环境。Conda可以理解为包管理和环境管理的一个工具，包管理与pip的使用方法类似，环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。一、创建虚拟环境1、比如，创建python＝3.7的版本环境取名叫py37（虚拟环境的名字随便起）condacreate-npy37python=3.7如果创建环境一直卡在solvingdone这一步，是因为之前有程序被中止，缓存卡住了，清理一下就可以正常
conda激活环境报错解决IMPORTANT:Youmayneedtocloseandrestartyourshellafterrunning‘condainit’.激活conda环境condaactivatepy37报错信息CommandNotFoundError:Yourshellhasnotbeenproperlyconfiguredtouse'condaactivate'.Ifusing'condaactivate'fromabatchscript,changeyourinvocationto'CALLconda.batactivate'.Toinitializeyourshell,r
今天在VS code里跑一个小网络，想先切换conda环境，发现无法切换了，并提示报错为：PSE:\XXX>condaactivateXXXXXCommandNotFoundError:Yourshellhasnotbeenproperlyconfiguredtouse'condaactivate'.Ifusing'condaactivate'fromabatchscript,changeyourinvocationto'CALLconda.batactivate'.Toinitializeyourshell,run$condainitCurrentlysupportedshellsare:-
r虽然网上有很多关于虚拟环境的配置和requirements.txt的文章，但是个人觉有的过于繁琐有的可能又无法实现，特别是一些问题的出现比较的小众，短时间内没有办法得到解决（如版本不对、库与库之间的冲突等导致无法直接进行）。因此本文想用简易的方式和较为通解的方式来阐述安装的步骤，并且对一些可能出现的问题进行分析和提前规避。本安装步骤较为基础，并且是主要针对于版本不对、库与库之间的冲突等导致无法直接进行requirements.txt安装的情况。1.为啥要配置虚拟环境虚拟环境究竟有什么用，对于初学者而言肯定听说很多人说关于虚拟环境的优点。虚拟环境确实有很多的长处，我们可以把虚拟环境理解为一个“
r虽然网上有很多关于虚拟环境的配置和requirements.txt的文章，但是个人觉有的过于繁琐有的可能又无法实现，特别是一些问题的出现比较的小众，短时间内没有办法得到解决（如版本不对、库与库之间的冲突等导致无法直接进行）。因此本文想用简易的方式和较为通解的方式来阐述安装的步骤，并且对一些可能出现的问题进行分析和提前规避。本安装步骤较为基础，并且是主要针对于版本不对、库与库之间的冲突等导致无法直接进行requirements.txt安装的情况。1.为啥要配置虚拟环境虚拟环境究竟有什么用，对于初学者而言肯定听说很多人说关于虚拟环境的优点。虚拟环境确实有很多的长处，我们可以把虚拟环境理解为一个“
目录jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型致谢主机和jetsonnano环境jetson系统开机烧录、系统设置、换源python环境配置conda环境yolov5环境matplotlib和opencv-pythontensorRT加速JetsonNano的conda虚拟环境中使用TensorRT建立软链接查看版本运行export.py和detect.py其他错误KeyError:'names'总结其他可能有用的参考文章图片展示jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型断断续续地前后花了一个多星期配置环境以及部署模型，期间也报了无数
目录jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型致谢主机和jetsonnano环境jetson系统开机烧录、系统设置、换源python环境配置conda环境yolov5环境matplotlib和opencv-pythontensorRT加速JetsonNano的conda虚拟环境中使用TensorRT建立软链接查看版本运行export.py和detect.py其他错误KeyError:'names'总结其他可能有用的参考文章图片展示jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型断断续续地前后花了一个多星期配置环境以及部署模型，期间也报了无数
1、背景工作中涉及到模型固化部署工作，需要将本地的环境移植到新的离线的机器上。conda常用来执行虚拟环境配置和包管理工作，可以使用conda-pack进行conda环境打包和分发。2、操作流程（1）安装conda安装condainstallconda-pack#condainstall-cconda-forgeconda-packpip安装pipinstallconda-pack即将构建环境的操作系统必须与目标的操作系统匹配。这意味着在Windows上构建的环境不能重新定位到Linux。所以需要选择一台linux服务器，进行重新建立虚拟环境并配置模型运行所需安装包。下面是步骤1、在本地电脑（
