在ARM A53的飞凌开发板上搭建深度学习，该环境类似anaconda一样实现包管理器。
python在ARM环境变量配置包管理器
2024-04-13 09:03:02
66.73MB
1
miniconda 执行 conda env create -f caffe.yaml 即可安装caffe环境，，然后pip install -r requirements.txt即可安装onnx等环境，
2022-04-19 12:05:44
3KB
1
miniconda 执行 conda env create -f caffe.yaml 即可安装caffe环境，，然后pip install -r requirements.txt即可安装onnx等环境，
2022-04-16 14:07:50
2KB
1
conda环境操作
显示当前存在哪些conda环境：
conda env list
:keycap_digit_one:conda创建虚拟环境：
conda create -n 环境名
如果需要指定某些版本，这里以指定python版本为例：
conda create -n 环境名 python=3.6
:keycap_digit_two:conda删除虚拟环境：
conda remove -n 环境名 --all
:keycap_digit_three:conda激活虚拟环境：
source activate 环境名
:keycap_digit_four:conda退出虚拟环境：
conda deactivate
conda换国内源
清华源：
conda config --add channels htt
2021-09-20 15:11:54
48KB
1
https://blog.csdn.net/sinat_36899414/article/details/111389515
极速配置tensorflow-gpu,keras sklearn 配置步骤参考上面那篇文章
2021-05-25 18:44:36
3KB
1