在Python Anaconda发行版中,可以通过以下步骤来确定NumPy使用的MKL版本:
请注意,以上步骤假设你已经安装了Anaconda发行版,并且已经在环境中安装了NumPy库。如果你还没有安装NumPy,可以使用以下命令来安装:
conda install numpy
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君子生非异也,善假于物也 -- 荀子 从 Anaconda 官文网站 https://www.anaconda.com/download 下载操作系统对就的安装文件,选择 Python 3.7...Anaconda 默认安装了许多有用的数据科学工具和 Python 库。可以直接测试 sklearn。...9.PNG 从开始菜单启动 Anaconda Navigator ? 10.PNG 新建 Python 3 Notebook ? 11.PNG 查看 sklearn 版本 ?...6.png 正式安装 Anaconda ? 7.png 暂时不安装 VSCode,如何需要,稍后可以通过 Anaconda-Navigator 安装 ? 8.png 安装成功 ?...3.png 安装位置,这里使用默认 ? 4.png 配置 Anaconda 环境到 ~/.bashrc ? 5.png 先不安装 VSCode ?
若有不当之处,欢迎评论(虽然理论上,即使留言了我也不知道如何解决) 0. 前提条件 (a)....创建虚拟环境(Python 3.7) 创建名为"MLgpu"的新环境,并指定使用Python 3.7版本 conda create -n MLgpu python=3.7 激活虚拟环境 conda...根据tensorflow-gpu下载相应的cudnn7.6.5版本 使用如下conda会同时下载cudnn+cudatoolkit!!!...报错及解决方案 下面的报错不知道是哪个版本遇到的了,最好不要遇见…… 报错1 Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64...降版本:conda、pip一起来回删改会有奇迹发生(比如一个环境中同时存在好几个版本的numpy,但最后代码顺利运行) 自己配:一天配不完就配两天,两天配不完就配三天……整个十天八天没结果就放弃吧……
不管我怎样认为Linux系统如何之好,Windows系统毕竟是主流,大多数开发者使用的系统也是Windows系统,所以打算写一写Windows环境下的机器学习开发环境配置,内容包括Python环境、CUDA...再加上python社区非常活跃,各种python库也在不停的向前发展,不同版本python库之间不兼容的情况一直存在。...有时开发者也很尴尬,比如发布了一个项目到github,会有读者过来问,为什么代码在我这儿出错? 针对这一状况,建议python开发者使用Anaconda。...Anaconda是一揽子解决方案 python的用户可能知道,通过安装virtualenv,也可以建立python虚拟环境,但需要下载python,设置环境变量,安装pip,安装virtualenv,…...列表为文本文件,便于分享,可以加入git管理,在开发过程中,哪些python库依赖发生了变化,可以追溯。 下面就说说在Windows 10下如何安装和配置Anaconda。
今天我们来说说在 windows 系统上如果有多版本的 python 并存时,如何优雅的进行灵活切换。...虽然 Python3 已经出来很久了,虽然 Python2 即将成为历史了,但是因为历史原因,依然有很多公司的老项目继续在使用着 Python2 版本(切换成本太高),所以大多数开发者机器上 Python2...和 Python3 都是并存的,本文主要说明这种情况下如何便捷的在 Python2 和 Python3 之间进行切换。...补充说明 补充说明下,其实网上也有网友提供了其他两种方法: 使用 Python 自带的 py -2 和 py -3 命令; 另一种和我上面说的类似,但是只重命名了其中一个版本的执行文件名; 如果机器只安装了两个版本的...-m pip install requests python36 -m pip install requests 这样安装的依赖库就是在各个版本之间相互独立的。
今天在公司处理了一个线上问题,涉及到在 Python 中处理语义化版本(Semantic Versioning),值得作为一个主题记录一下。...起初模板版本号是硬编码到代码中的,造成的影响就是每次模板版本升级的时候,后端服务都要重新部署。在商家应用模板迭代频繁的时候,几乎大部分后端代码上线的唯一改动只有修改商家应用模板版本号。...不过当子版本号不是一位整数时,问题就出现了: 例如将版本号从1.0.9升级到1.0.10,在语义化版本规范中,1.0.10是比1.0.9版本更高的,然而在python的字符串比较(按位比较)中,1.0.9...在 Python 中处理并比较语义化版本 我们已经知道了语义化版本是由.分隔的,一个很直接的方案是分段比较每一段版本的大小。...我也将修改商家模板版本接口的业务逻辑改为了使用packaging.version模块用于验证新版本的合法性。 总结 本文大致介绍了语义化版本及其在 Python 中的处理方式。
前言 在使用anaconda python环境过程中你会发现使用conda下载包的速度非常的慢,因为使用的是国外的服务器,所以这里要设置为国内的镜像。...使用下面的配置命令即可: 添加Anaconda的TUNA镜像 conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda.../pkgs/free/' //TUNA的help中镜像地址加有引号,需要去掉# conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...add_pip_as_python_dependency: True aggressive_update_packages: - ca-certificates - certifi - openssl...defaults mkl_fft: 1.0.4-py27h31cbb53_1 defaults numpy-base: 1.15.0-py27hfef472a
这还不是在最优情况下,而在虚拟环境——在 VirtualBox(下文简称 VBox) 上运行的 openSUSE Linux Tumbleweed(即“滚动版本”,请参考 openSUSE 官网),使用的机器是四核...加速 以下是 Intel Distribution for Python 全新 Update 2 版本中,得到了新的速度提升的方面: 优化 NumPy 的算术和 transcendental 表达 Transcendental...这些优化的核心是对 NumPy 的改变,使得 primitives (在 ndarray 数据上进行运算)能选择性地使用英特尔 MKL Short Vector Math Library (SVML)...英特尔提供的加速版本 Python,能在 NumPy 分配数组时保证最佳的 alignment,所以 NumPy、SciPy 的运算函数,能从相应排列的 SIMD 内存访问指令获益。...更快——能用 Conda 方便地关闭/启用 Anaconda 英特尔渠道的最新加速版本 Python,为 Python 程序带来显著性能优化,而无需改变代码。下载、安装也很方便。
这还不是在最优情况下,而在虚拟环境——在 VirtualBox(下文简称 VBox) 上运行的 openSUSE Linux Tumbleweed(即“滚动版本”,请参考 openSUSE 官网),使用的机器是四核...加速 AI 研习社了解到,以下是 Intel Distribution for Python 全新 Update 2 版本中,得到了新的速度提升的方面: 优化 NumPy 的算术和 transcendental...这些优化的核心是对 NumPy 的改变,使得 primitives (在 ndarray 数据上进行运算)能选择性地使用英特尔 MKL Short Vector Math Library (SVML)...英特尔提供的加速版本 Python,能在 NumPy 分配数组时保证最佳的 alignment,所以 NumPy、SciPy 的运算函数,能从相应排列的 SIMD 内存访问指令获益。...更快——能用 Conda 方便地关闭/启用 Anaconda 英特尔渠道的最新加速版本 Python,为 Python 程序带来显著性能优化,而无需改变代码。下载、安装也很方便。
安装tensor flow真的好坑 本人Mac,但是不是nividna的显卡,所以装不了g pu版本的,虽然自己电脑也带g pu。...安装了tensor flow2.0.0版本,但是就是不对 这是conda的环境 conda info -e # conda environments: # base.../envs/tensorflow-gpu: 全部删完后建一个tensor flow的环境,装CPU的,注意这里最好指定python的版本,要不可能老出错,tensorflow2支持的python版本有限...另外我们在安装一些包的时候遇到的问题: (tensorflow) appledeMBP-5:~ apple$ pip3 install tplotlib Looking in indexes: https...mkl_random anaconda/pkgs/main/osx-64::mkl_random-1.1.1-py36h959d312_0 numpy anaconda
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境(比如 Tensorflow,不幸的是,TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装),但是很少人关注如何在 Win10...Windows 10(版本 1709 OS Build 16299.371)上进行深度学习所使用的工具和库的摘要列表: Visual Studio 2015 Community Edition Update...由于 CUDA 支持 Windows 编译器,所以选择此版本。 Anaconda (64-bit) w....Python 3.6 (Anaconda3-5.2.0) [for Tensorflow support] or Python 2.7 (Anaconda2-5.2.0) [no Tensorflow...support] with MKL 2018.0.3 一个 Python 发行版,它为我们提供了 NumPy,SciPy 和其他科学库 MKL 用于线性代数运算的 CPU 优化实现 CUDA 9.0.176
_0 mkl_random pkgs/main/linux-64::mkl_random-1.0.2-py37hd81dba3_0 numpy pkgs.../main/linux-64::numpy-1.16.3-py37h7e9f1db_0 numpy-base pkgs/main/linux-64::numpy-base-1.16.3.../pkgs/free - https://repo.anaconda.com/pkgs/r default_python: 3.7 尝试修改镜像 首先看看清华镜像 conda config --add...deactivate conda create -n qinghua conda activate qinghua conda install fastqc -c bioconda 虽然慢了一点,但实际上还是可以使用的...(据说一个月内会停止,请谨慎使用哦) 值得一提的是这个时候安装的是 openjdk-11.0.1 , 而 默认镜像安装的是:openjdk-8.0.152 再 看看腾讯的镜像: conda config
anaconda # 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本) conda create --name python34...# 比如对于python 3.4,conda会同时安装numpy和mkl(运算加速的库) conda install scipy # 查看已经安装的packages # 最新版的conda可以显示出通过各种方式安装的包...update -n python34 numpy # 删除package conda remove -n python34 numpy 设置镜像 # 添加Anaconda的TUNA镜像 conda...config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # TUNA的help中镜像地址加有引号,需要去掉...# 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes 文献引用 Anaconda使用总结
在操作系统对应的目录下,是具体的安装包,后缀为tar.bz2 >https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ ?...在这些安装包中,有一个比较特殊repodata.json, 存储了该目录下包含的所有包的名称,依赖,md5等信息 ?...anaconda/pkgs/free/linux-64::mkl-2017.0.3-0 numpy anaconda/pkgs/free/linux-64::numpy-1.13.1-py36_0...-py36_1 python anaconda/pkgs/free/linux-64::python-3.6.2-0 readline anaconda/pkgs/free/linux-64::...true 修改镜像的使用场景有以下两种,第一种是使用国内镜像,提高下载速度,第二种是为了下载特定镜像才包含的packages。
介绍 因为使用conda下载数据有时候因为网络问题下载非常慢,因此我把conda的环境备份好,到时可以直接使用conda的conda create -n 新环境名字 –clone 环境的路径 , 直接把路径下原有的环境克隆到新环境中...说明 要求Anaconda3 要求python版本3.6 里面主要包括tensorflow2.1.0, tensorflow-gpu 2.1.0, tensorflow-estimator 2.1.0,.../pkgs/main mkl 2019.4 245 defaults mkl-service...defaults mkl_random 1.1.0 py36h675688f_0 defaults numpy...py_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main python_abi 3.6
如果您使用的是Anaconda等集成开发环境,并且安装了mkl库,可以尝试更新mkl库的版本。...使用以下命令更新:plaintextCopy codeconda update mkl如果仍然存在问题,可以尝试降级mkl库的版本。...假设我们有一个使用Python和NumPy库进行矩阵运算的程序,在运行过程中出现了"Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll"错误。...下面是一个示例代码,演示了如何解决这个问题:pythonCopy codeimport osimport numpy as np# 检查并设置MKL_THREADING_LAYER环境变量if 'MKL_THREADING_LAYER...它在多个平台上都有版本可用,包括Windows、Linux和macOS,支持多种编程语言,如C、C++、Fortran和Python等。
安装依赖 安装CUDA 下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,本文采用的是CUDA 7.5版本。...安装pycaffe 安装pycaffe之前需要安装numpy等,获取numpy路径的命令如下: $ python >>> import numpy as np >>> np.get_include()...'/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include' 修改Makefile.config,修改PYTHON_INCLUDE,改为自己的python.../caffe/proto/__init__.py PROTOC (python) src/caffe/proto/caffe.proto 最后,需要将caffe的目录添加到Python path中。...修改.bash_profile或.bashrc文件,添加: export PYTHONPATH=/yourpath/caffe/python:$PYTHONPATH 在Python中运行import caffe
这里我本机已经安装了Anaconda,使用的python版本为3.6.3: E:\>python --version Python 3.6.3 :: Anaconda 4.4.0 (64-bit) 理论上...值得注意的是,安装完python后,还需要安装numpy库。否则编译期间会报错找不到numpy。numpy可以通过pip install numpy来安装。...最大版本是3.99.0,这里看最大的版本意义不大,本意应该是希望在3.1.0以上。...按照我对tensorflow官方的尿性的了解, 他们每个版本都会使用当前最新的bazel,换言之,在编译tensorflow 2.3.1期间很有可能最新的bazel版本是3.1.0,也就是说官方用的是bazel...在lite目录中只保留c和core两个子目录,其他的删除。在c和core两个子目录中,只保留.h文件,其他的文件删除。
pip 使用 pip freeze > ..../requirements.txt 导出 requirements.txt 发现很多包没有版本号,而是 @ file:/// 使用pip list --format=freeze > ....=2021.4.0=h06a4308_640 - mkl-service=2.4.0=py38h7f8727e_0 - mkl_fft=1.3.1=py38hd3c417c_0 - mkl_random...=1.2.2=py38h51133e4_0 - ncurses=6.3=h7f8727e_2 - nettle=3.7.3=hbbd107a_1 - numpy=1.21.2=py38h20f2e39..._0 - numpy-base=1.21.2=py38h79a1101_0 - olefile=0.46=pyhd3eb1b0_0 - openh264=2.1.1=h4ff587b_0
在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。...虚拟环境管理: 在conda中可以建立多个虚拟环境,用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包,以防止版本上的冲突。...对纠结于 Python 版本的同学们,我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境,来分别运行不同版本的 Python 代码。 Anaconda 的优点?...分析利器: 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的:适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包,在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。...和mkl(运算加速的库) # 查看已经安装的packages conda list # 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包,不依赖于pip,因此可以显示出通过各种方式安装的包
包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。...这里想提醒一点:尽量按照Anaconda默认的行为安装——不使用root权限,仅为个人安装,安装目录设置在个人主目录下(Windows就无所谓了)。...conda remove --name python34 --all 用户安装的不同python环境都会被放在目录~/anaconda/envs下,可以在命令中运行conda info -e查看已安装的环境...显式地给出conda的绝对地址 2. 在python34环境中也安装conda工具(推荐)。 Conda的包管理 Conda的包管理就比较好理解了,这部分功能与pip类似。...remove -n python34 numpy 前面已经提到,conda将conda、python等都视为package,因此,完全可以使用conda来管理conda和python的版本,例如 #
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