师兄之前整理的python备忘录，上传防丢
1. Anaconda Prompt 怎么切换工作路径到E盘 以及更改默认打开路径？
链接: https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/88839479.
2. pip到指定虚拟环境中
链接: https://blog.csdn.net/weixin_44125720/article/details/89383585.
; 3. Python基础42-虚拟环境(创建/激活/操作/删除-virtualenv、Pycharm、virtualenvwrapper、pipenv)
Scripts文件夹中的pip.exe等文件不能直接右键管理员运行，上述过程也可以在Pycharm的Teminal终端中运行，或者Pycharm直接打开虚拟环境文件夹也可以直接激活
; 4. 在Windows下安装Anaconda 及TensorFlow与Keras
链接: https://blog.csdn.net/qq_41760767/article/details/97441967.
使用Anaconda管理多个版本的Python环境
链接: https://jingyan.baidu.com/article/22a299b5e6e4909e18376a4b.html.
5. 轻松解决Anaconda创建的虚拟环境改名问题
链接: https://blog.csdn.net/qq_36515370/article/details/103858394.
6. python安装第三方库 pip install 指定镜像源命令
链接: https://blog.csdn.net/t8116189520/article/details/90717498.
7. 使用清华源快速安装指定版本的TensorFlow
pip install tensorflow_gpu==2.3.0 -i
链接: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/.
链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/61472293.
8. 查看Tensorflow-gpu对应的CUDA版本和cudnn版本的问题
链接: https://www.cnblogs.com/elitphil/p/14001832.html.
9. 安装tensorflow_gpu和相关配置，CUDA可以向下兼容
链接: https://tensorflow.google.cn/install/gpu.
链接: https://blog.csdn.net/weixin_39992788/article/details/110496891.
链接: https://blog.csdn.net/weixin_51130318/article/details/109124543.
10. 安装tensorflow2.0极简教程和详细教程，推荐极简
1）Tensorflow 2.0 极简安装教程（GPU版本安装只需一条命令）
链接: https://blog.csdn.net/menghuanshen/article/details/104141933.
注意：安装GPU版本的时候，不要用pip命令分别安装显卡驱动、cuDNN、及tensorflow等，很容易引起版本不匹配问题，我自己折腾了很久都没有搞定，利用conda命令一次点亮
2）Anconda安装tensorflow2.0和tensorflow-gpu2.0超详细
3) Conda install 一些包的时候找不到地址解决方案
进入自己的anaconda环境，输入下面的命令。但是在输入命令之后出现了PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels的错误。出现这种错误的原因是在anaconda默认的网站中没有自己想要的包，解决办法就是更换这些网站，可以使用命令的方法（自行搜索），还有就是简单粗暴更改配置文件，首先找到.condarc文件（一般在用户文件夹下），将其改为
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
ssl_verify: true
11. 安装sklearn包
pip install sklearn或者conda install scikit-learn
1) keras说明书
链接: https://keras.io/zh/scikit-learn-api/.
链接: https://keras.io/.
链接: https://keras-cn-docs.readthedocs.io/zh_CN/latest/.（官方）
2) scikit-learn说明书
链接: https://scikit-learn.org/stable/index.html/.
3) scikeras说明书
链接: https://scikeras.readthedocs.io/en/latest/index.html.
12. 找到PyQt5的PyQt5 tool的Qt designer工具
链接: https://www.cnblogs.com/chulin/p/9544894.html.
Original: https://blog.csdn.net/GMY980401/article/details/121899106
Author: 蓝海以南_
Title: Python备忘录（自用）
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