anaconda创建虚拟环境启动jupyter notebook

1.进入虚拟环境

(以环境名为py37_pytorch1.9为例)

创建虚拟环境:

复制代码
conda create -n py37_pytorch1.9 python=3.7

查看已经创建的虚拟环境

复制代码
​​​​​​​conda env list

切换 /进入环境

复制代码
 conda activate py37_pytorch1.9

删除环境: conda remove -n python37_wt --all (退出该环境再进行操作)

复制环境: conda create -n (new_name) --clone (old_name)

查看包: conda list

查看显卡状态及使用情况: nvidia-smi

2.安装第三方库

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/

中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

复制代码
pip install () -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

3.进入指定目录启动

注:启动后不可关闭该Anaconda Prompt

相关推荐
SomeB1oody10 小时前
【Python深度学习】3.4. 循环神经网络(RNN)实战:预测股价
开发语言·人工智能·python·rnn·深度学习·机器学习
Theodore_102211 小时前
深度学习(15):倾斜数据集 & 精确率-召回率权衡
人工智能·笔记·深度学习·机器学习·知识图谱
啦啦啦_999912 小时前
1.机器学习概述
人工智能·机器学习
AI科技星14 小时前
灵魂商数(SQ) · 全域数学统一定义【乖乖数学】
算法·机器学习·数学建模·数据挖掘·量子计算
柴猫°15 小时前
离散图扩散模型中的转移公式推导
人工智能·线性代数·机器学习
wayz1115 小时前
Day 10:集成学习进阶(Boosting: AdaBoost, GBDT)
算法·机器学习·集成学习·boosting
zs宝来了16 小时前
PyTorch DDP:分布式训练与梯度同步
机器学习·ai·基础设施
MediaTea16 小时前
Scikit-learn:一个最小机器学习工作流示例
人工智能·python·机器学习·scikit-learn
谷哥的小弟18 小时前
大模型核心基础知识(02)—大模型的主要特征与能力边界
人工智能·深度学习·机器学习·大模型·智能体
啦啦啦_999919 小时前
机器学习大纲
人工智能·机器学习