这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【AI学习笔记】退出 Anaconda 虚拟环境时 遇到的两种报错。。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
今天使用完 Anaconda 虚拟环境，退出时报错，主要有以下两种错误：
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（弃用警告） DeprecationWarning: ‘deactivate’已弃用。使用’conda deactivate’。
ArgumentError: deactivate不接受参数文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-546553.html
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目录 一、虚拟环境 1.1、概念理解 1.2、作用 二、虚拟环境操作教程 2.1、利用pycharm搭建，切换，删除虚拟环境 2.1.1、搭建虚拟环境 2.1.2、切换虚拟环境 编辑 2.1.3、删除虚拟环境 2.2、命令行方式搭建(mac/linux/unix) 2.2.1、搭建虚拟环境 2.2.2、切换虚拟环境 2.2.3、删除虚拟环境
目录 1.在Anaconda Prompt创建新环境 2.去pytorch官网上查找环境中Python所对应的pytorch版本并下载相关包 查询电脑独立NVIDIA显卡所适配的CUDA版本 CUDA版本查询 3.部分库版本的安装与修改 本人在Anaconda下创建的新环境为 python 3.7.0 pytorch 1.8.0 pillow 9.5.0 numpy 1.21.5 能够正常运行 如果我这
前言 一、Anaconda与Pycharm 二、conda常用命令 三、Pycharm使用虚拟环境 总结 我们在做开发任务时可能会创建多个项目，这些项目可能会依赖于不同的Python环境。比如有的用到Python3.6、有的用到Python3.7；有的用Pytorch开发、有的用TensorFlow开发。这时我们需要为不同的项
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Anaconda 彻底删除虚拟环境 当我们要彻底删除在anaconda下创建的某个虚拟环境时，大部分博客提供的方法是： 但是使用这种办法删除某个虚拟环境时，某些情况使用 conda env list 发现仍可以看见该虚拟环境。 通过查找资料发现使用以下命令可以彻底删除虚拟环境。
使用Python虚拟环境很重要，它可以确保项目的隔离性、可维护性和稳定性。无论是在Web开发、数据科学、机器学习还是其他领域，使用虚拟环境都是一个有益的最佳实践。 主要理由如下： 不同的Python项目可能需要不同版本的Python和第三方依赖项。使用虚拟环境可以
Anaconda是一个Python发行版，有了它就可以新建不同的虚拟环境，比如一个环境需要Python3.7，一个环境需要python3.8，就可以通过: 达到多环境管理的目的 例如： 注意啊，如果cmd直接输入这条命令conda activate py37是进入不了的，因为你要先进入base环境。也就是先activate一下，再
安装完anaconda后，创建虚拟环境的默认位置为c盘中，那么如何自定义虚拟环境的安装位置 conda config --show 查看envs_dirs的信息，一般第一个路径是默认路径。 把它修改成想要自定义的路径。 windows+r输入 windows+r输入 %HOMEPATH% 找到 .condarc文件 ，用记事本打开，将自定义文件夹的路
比如我原来是python3.9，现在想改成3.5，有方案说直接在虚拟环境中执行： 这样是不可行的！！！因为这样只是改变了python的版本，其它包没有被改变。 但其它包当初是依赖于python3.9版本的，现在python突然变成3.5了，那依赖关系就乱了，其它包也得重装。比如包A原本是1.10版的
有两种方法： 普通的 conda create -n XXX 会直接把XXX这个包安装在home路径下，会占用默认系统分区很多存储空间。以笔者为例，笔者想把conda环境安装至 /scratch/reza/anaconda3/envs 下，而非 ~/.conda/envs/ . 如果需要指定虚拟环境的安装路径，需要加上 -p 参数,例如： 这样就会把anaconda装
