内容概要：本文详细介绍了如何通过VSCode连接学校服务器，并使用Conda配置个人开发环境。首先，讲解了在VSCode中配置SSH连接的具体步骤，包括配置文件设置和通过输入密码完成登录。接着，重点讲述了在服务器上创建和管理Conda虚拟环境的方法，确保服务器已安装Anaconda后，通过命令行创建指定Python版本的虚拟环境，并激活该环境。最后，针对特定软件包（如DGL、PyTorch及相关依赖库）的安装问题提供了详细的解决方案，确保这些包能够在指定的Python环境中正确安装和运行。 适合人群：具有基本Linux命令行操作经验和Python编程基础的学生或研究人员，尤其是需要远程访问学校服务器进行开发或实验的人群。 使用场景及目标：①帮助用户通过VSCode远程连接到学校服务器，利用SSH协议安全地管理和操作远程资源；②指导用户在服务器上创建和配置适合个人项目的Conda虚拟环境，确保环境独立性和可重复性；③解决特定软件包安装过程中可能出现的问题，如版本兼容性问题和依赖库缺失问题。 阅读建议：本文内容实用性强，建议读者按照文中步骤逐一操作，遇到问题时可以参考提供的链接或进一步查阅相关文档。同时，在实际操作前，请确保对服务器有相应的权限，并熟悉基本的Linux命令行操作。

如何重头通过conda安装tensorflo-2.10-GPU版本，配置环境

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

anaconda的下载源配置文件，一般放在C:\Users\Administrator下，替换原文件即可。

网上教程基本上是使用一个第三方IDE+pyqt+python2/3进行开发，太麻烦。 直接使用anaconda进行开发更方便，无需多余配置。步骤如下： 下载并安装anaconda 检查环境中是否有pyqt，如果没有先安装，安装方式自行搜索，一般安装环境的时候会自动安装 在anaconda中安装spyder 打开anaconda powershell 输入designer并回车，打开Qt Designer 在Qt Designer中设计好的ui文件保存,例如文件名为test.ui 在anaconda powershell中进入ui文件所在目录输入以下代码： pyuic5 test.ui -o

概述 使用 VS Code 进行 Python 开发时，Anaconda 可以方便的辅助 VS Code 进行包管理。 配置 Anaconda 打开 Anaconda (Anaconda Navigator)，进入 Environment 页面，点击下方的 Create 按钮： 在弹出的 Create new environment 窗口中选择 Python 版本和运行环境名称后，点击 Create 按钮： 完成后出现 test_env 项： 将 Installed 筛选器更换为 Not installed，并在搜索框内选择要安装的包的名称，勾选需要安装的包，并点击 Apply 按钮

Win10环境下在anaconda安装tensorflow2.1前言正文一、安装预知二、安装流程1.安装Anaconda2.安装Tensorflow3.测试及预期结果后记 前言 2020年2月18日尝试在电脑上安装tensorflow用于完成本科毕设。参考了两篇博客（其实是完全依赖[狗头]），受益匪浅，链接如下： 1.博客：https://blog.csdn.net/zhanghai4155/article/details/104268737； 2.博客：https://www.cnblogs.com/ming-4/p/11516728.html； 安装的时候是照着博客1安装的，后来按照其测试

先去官网下载好anaconda 地址是 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section  我下载的是64位python3.7版本的，因为pytorch只支持3.x版本的python，在安装过程中有一个如下界面（第二幅图）建议是两个都勾选上，这样就避免你去电脑里面自行设置环境变量了    安装好之后，使用cmd命令行 ，输入python，你可能会看到如下界面，不要着急，这是由于python解释器位于conda环境中，但是环境未激活，库可能无法加载 这时候，我们重新打开cmd,输入 conda info –envs ,等一下之后，再输

一、推荐安装Anaconda 官方介绍：Anaconda is a completely free Python distribution (including for commercial use and redistribution). It includes more than 400 of the most popular Python packages for science, math, engineering, and data analysis.  下载页面：https://www.continuum.io/downloads Python的有些模块在单独安装时可能非常麻烦，A

conda创建Python环境