anaconda安装24

时间: 2024-05-01 12:15:41 浏览: 20
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,它包含了许多常用的科学计算库和工具。以下是Anaconda的安装步骤: 1. 首先,从官网https://www.anaconda.com/products/individual下载对应版本的Anaconda。 2. 安装Anaconda:下载完成后,双击安装程序并按照提示进行安装。 3. 设置环境变量:在安装Anaconda时,需要勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”选项,这样才能在命令行中使用Anaconda的命令。 4. 安装包管理器conda:安装完成后,打开终端或命令行窗口,输入“conda”命令,如果没有报错,则说明安装成功。 5. 创建虚拟环境:在使用Anaconda时,建议创建一个虚拟环境来隔离不同项目所需的Python包。创建虚拟环境的命令为“conda create --name <env_name> python=<version>”,其中<env_name>为虚拟环境的名称,<version>为Python版本号。 6. 激活虚拟环境:创建完虚拟环境后,需要激活该环境以便在其中安装需要的Python包。激活虚拟环境的命令为“conda activate <env_name>”,其中<env_name>为虚拟环境的名称。 7. 安装Python包:在激活虚拟环境后,可以使用“conda install <package_name>”命令来安装需要的Python包。例如,“conda install numpy”命令可以安装NumPy包。

相关推荐

D:\Anaconda\envs\tf1\python.exe C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE-LSTM-for-anomaly-detection-master/codes/train.py Traceback (most recent call last): File "C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE-LSTM-for-anomaly-detection-master/codes/train.py", line 2, in <module> import tensorflow as tf File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 52, in <module> from tensorflow.core.framework.graph_pb2 import * File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\graph_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import node_def_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_node__def__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\node_def_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import attr_value_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_attr__value__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\attr_value_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import tensor_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_tensor__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\tensor_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import resource_handle_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_resource__handle__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\resource_handle_pb2.py", line 41, in <module> serialized_options=None, file=DESCRIPTOR), File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower). More information: https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/news/2022-05-06#python-updates

Collecting face_recognition Using cached face_recognition-1.3.0-py2.py3-none-any.whl (15 kB) Requirement already satisfied: Pillow in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from face_recognition) (9.4.0) Requirement already satisfied: face-recognition-models>=0.3.0 in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from face_recognition) (0.3.0) Collecting dlib>=19.7 Using cached dlib-19.24.1.tar.gz (3.2 MB) Preparing metadata (setup.py) ... done Requirement already satisfied: Click>=6.0 in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from face_recognition) (8.1.3) Requirement already satisfied: numpy in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from face_recognition) (1.24.2) Requirement already satisfied: colorama in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from Click>=6.0->face_recognition) (0.4.6) Building wheels for collected packages: dlib Building wheel for dlib (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error × python setup.py bdist_wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [7 lines of output] running bdist_wheel running build running build_py running build_ext ERROR: CMake must be installed to build dlib [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for dlib Running setup.py clean for dlib Failed to build dlib Installing collected packages: dlib, face_recognition Running setup.py install for dlib ... error error: subprocess-exited-with-error × Running setup.py install for dlib did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [9 lines of output] running install D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\setuptools\command\install.py:34: SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated. Use build and pip and other standards-based tools. warnings.warn( running build running build_py running build_ext ERROR: CMake must be installed to build dlib [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: legacy-install-failure × Encountered error while trying to install package. ╰─> dlib note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for output from the failure.

最新推荐

recommend-type

ubuntu 安装pyqt5和卸载pyQt5的方法

安装pyqt5 wind@wind-ThinkPad-X250:~/Downloads/PyQt5_gpl-5.12.2$ python3 -m pip install PyQt5 Collecting PyQt5 Downloading ...
recommend-type

FPA-花授粉优化.rar

多种智能优化算法设计开发应用,可供学习交流,不断更新资源
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

前端深拷贝 和浅拷贝有哪些方式,你在哪里使用过

前端深拷贝和浅拷贝的方式有很多,下面列举几种常用的方式: 深拷贝: 1. JSON.parse(JSON.stringify(obj)),该方法可以将对象序列化为字符串,再将字符串反序列化为新的对象,从而实现深拷贝。但是该方法有一些限制,例如无法拷贝函数、RegExp等类型的数据。 2. 递归拷贝,即遍历对象的每个属性并进行拷贝,如果属性值是对象,则递归进行拷贝。 3. 使用第三方库如lodash、jQuery等提供的深拷贝方法。 浅拷贝: 1. Object.assign(target, obj1, obj2, ...),该方法可以将源对象的属性浅拷贝到目标对象中,如果有相同的属性,则会
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、
recommend-type

jsp页面如何展示后台返回的xml代码

可以使用JSP内置标签库的<c:out>标签来展示后台返回的XML代码。具体步骤如下: 1. 在JSP页面中引入JSTL标签库:<%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" %> 2. 在JSP页面中使用<c:out>标签展示后台返回的XML代码,示例代码如下: <c:out value="${xmlString}" escapeXml="false"/> 其中,${xmlString}为后台返回的XML代码字符串。escapeXml="false"参数表示不对XML代码进行HTML转义,保留原始代码格式