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  1. Anaconda查看、新建、删除、重命名环境

  2. 前提：已经安装好Anaconda 1、查看已经存在的环境 输入命令：conda info --envs 注：上图显示我有三个环境base、MachineLearning和labelme。 2、激活/进入某个已有的环境 输入命令：activate 环境名 3、退出当前环境回到base 输入命令：conda deactivate 2、新建一个环境 例如：新建一个名为environment的环境 输入命令：conda create --name=environment python=3.6

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38719719

  1. anaconda如何查看并管理python环境

  2. Anaconda是Python的一个开源发行版本，主要面向科学计算，预装了丰富强大的库。 使用Anaconda可以轻松管理多个版本的Python环境。 Download：https://www.anaconda.com/download/ Anaconda默认有两个版本，可以选择64位还是32位安装，当你安装了其中一个版本时，系统默认为该版本。 同时你可以在已安装的Anaconda版本中添加另一个版本的Python，实现多版本共存。 Anaconda可以使用命令行进行操作 conda的环境

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：67584
    • 提供者：weixin_38565480

  1. Anaconda常用命令

  2. Anaconda常用命令 文章目录Anaconda常用命令环境管理创建新的虚拟环境查看已创建的虚拟环境激活已创建的目标环境退出当前激活环境, 切回默认环境删除已创建的环境工具包管理更新 环境管理 创建新的虚拟环境 conda create –name my_pytorch python=3.7 或者 conda create -n my_pytorch python=3.7 代表创建一个python3.7的环境，我们把它命名为my_pytorch. 查看已创建的虚拟环境 conda info –

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38602098

  1. mlflow-sklearn分类-源码

  2. 用于XGBoost和Scikit学习模型的MLFlow模型 该回购包含用于通过MLFlow训练和提供以下三个分类模型的代码，这些模型针对相同的数据进行训练。 然后，将经过训练的模型保存在它们各自的实验位置下，可以通过MLFlow GUI对其进行查看。 管理员可以选择一个或多个他们要用作推论的模型。 随机森林（RF） XGBoost（XGB） 逻辑回归（LR） 在本地计算机上运行此步骤的步骤（在Ubuntu 18.04上进行了测试） 在本地计算机上运行此步骤的步骤如下： 设置 将此仓库克隆

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42117485

  1. 项目工作流程-源码

  2. 项目工作流程（在Windows上） 步骤0。卸载Anaconda并安装Miniconda。 在安装Anaconda的文件夹中（例如： C:\Users\username\Anaconda3 ），应该有一个名为Uninstall-Anaconda.exe的可执行文件。 双击此文件开始卸载Anaconda。 步骤1：创建一个项目文件夹。 在您的计算机上，创建文件夹MyProject 。 步骤2：创建conda环境 注意：使用Anaconda Prompt代替Windows终端。 创建位于项目文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42129970