Tag: anaconda

inputtensorflow时遇到问题: 我安装并运行Docker进行图像分类，一切都很好，直到我不得不重新训练我的模型，我使用了代码Python tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py \ ，起初错误不能导入tensorflow，但是我已经通过pip3正确安装tensorflow，它在python shell中运行正常，所以我从path中删除了Python 27，因为我认为它是以某种方式redirect的，但是我仍然有python 27的anaconda版本，并且popup错误现在是 C:\Program Files\Anaconda2\python.exe: can't open file 'tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py': [Errno 2] No such file or directory

使用docker从串口读取数据: 我有一个python代码（ard_temp.py），它使用pyserial库从USB串口读取数据，然后使用散景显示在端口50010中。它适用于寡妇和Mac。任何想法如何dockerize它？我做了一个Dockerfile如下： # Use an official Python runtime as a parent image FROM continuumio/anaconda # Set the working directory to /app WORKDIR /app # Copy the current directory contents into the container at /app ADD . /app # Install any needed packages specified in requirements.txt RUN conda install pyserial RUN conda install bokeh […]

无法在Jupyter笔记本中加载R内核，Kernel Died: 无法加载共享对象'/opt/conda/lib/R/library/stringi/libs/stringi.so'我想安装python在RHEL 7泊坞窗图像上的python，该文件是可用的（不缺less）/select/康达/ LIB / R /库/ stringi /库/ stringi.so。它与Ubuntu / debian工作正常，但不在RHEL工作 [I 07:18:08.758 NotebookApp] KernelRestarter: restarting kernel (2/5) Error in dyn.load(file, DLLpath = DLLpath, …) : unable to load shared object '/opt/conda/lib/R/library/stringi/libs/stringi.so': libicui18n.so.58: cannot open shared object file: No such file or directory Calls: :: … tryCatch -> tryCatchList -> tryCatchOne -> <Anonymous> Execution […]

为什么conda安装tk不能在我的docker容器中工作，即使它说安装了？: 我在我的python 3 docker容器中遇到了问题。我试过了： conda install tk 但它说它确实安装它 root@36602e2cd649:/home_simulation_research/overparametrized_experiments/pytorch_experiments# conda install tk Fetching package metadata ……….. Solving package specifications: . # All requested packages already installed. # packages in environment at /opt/conda: # tk 8.6.7 h5979e9b_1 但是当我去python，并尝试导入它不起作用： >>> import Tkinter Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ImportError: No module named […]

康达在集装箱内的目的是什么？: 我已经看到很多使用conda命令的dockerfiles例子。还有预先build立的anaconda和miniconda容器。我肯定错过了什么。 docker REPLACE virtualenv和conda？我不应该在我的dockerfile中拥有所有的依赖关系吗？我不明白从这里添加anaconda我得到了什么。事实上，如果我不得不使用所有的miniconda包含的模块，我必须拉一个miniconda容器，这似乎使我的容器不必要地变大了。

无法在dockerfile中创buildconda env: 我在我的应用程序文件夹中有一个environment.yml 我在我的dockerfile中有这个： RUN conda env create RUN source activate myenvfromymlfile 当我运行容器，虽然env没有激活。如果我do conda env list是看/opt/conda被激活： root@9c7181cf86aa:/app# conda env list # conda environments: # myenvfromymlfile /opt/conda/envs/myenvfromymlfile root * /opt/conda 如果我附加到容器，我可以手动运行source activate myenvfromymlfile ，它的工作原理，但为什么不在RUN指令工作？在例子中，我经常在需要conda的dockerfiles中看到这个： CMD [ "source activate your-environment && exec python application.py" ] 有人可以解释为什么有必要使用&&来使它成为一个单一的命令？为什么在一个RUN指令中运行“source activate”不起作用？我想让我的dockerfile看起来像这样： RUN conda env create RUN source activate myenvfromymlfile […]

在Amazon EC2实例的Docker容器中运行iPython Notebook: 如何从浏览器运行和访问iPython Notebook（在EC2上的Docker中）？这是我试过的：从EC2快速启动菜单中，selectt2.micro实例上的所选Amazon Linux AMI 2015.03。除了为“configuration安全组”创build的3个规则之外，所有内容都保留为默认值： types：“SSH”; 议定书：“TCP”; 端口范围：“22”; 来源：“任何地方”; types：“HTTPS”; 议定书：“TCP”; 端口范围：“443”; 来源：“任何地方”; 键入：“自定义TCP规则”; 议定书：“TCP”; 端口范围：“8888”; 来源：“任何地方”; SSH到实例后： $ sudo yum install -y docker ; sudo service docker start $ sudo docker pull continuumio/miniconda # Anaconda includes iPython Notebook $ sudo docker run -it -p 8888:8888 continuumio/miniconda ipython notebook 然后启动浏览器https://ec2-xx-xx-xxx.compute-1.amazonaws.com:8888没有工作。

Heroku容器：push总是重新安装conda包: 我遵循Heroku提供的python-miniconda教程，以便在Python上创build我自己的ML服务器，它利用了Anaconda及其包。一切似乎都是按顺序的，但每次我想通过input更新位于/ webapp的脚本 heroku container:push 完成重新安装pip（或更确切地说，Conda）依赖关系，这需要相当长的一段时间，对我来说似乎不合逻辑。我对Docker和Heroku框架的理解是非常不稳定的，所以我一直没能find一个解决scheme，它只允许我推动我的代码，而不用（重新上传）整个图像。 Dockerfile： FROM heroku/miniconda ADD ./webapp/requirements.txt /tmp/requirements.txt RUN pip install -qr /tmp/requirements.txt ADD ./webapp /opt/webapp/ WORKDIR /opt/webapp RUN conda install scikit-learn RUN conda install opencv CMD gunicorn –bind 0.0.0.0:$PORT wsgi

在Conda环境中安装软件包，但仅适用于Python而不是iPython？: 我正在使用Ubuntu Docker镜像。我没有问题安装了Anaconda。我不想安装tensorflow，使用tensorflow网站上的说明： conda create –name tensorflow python=3.5 source activate tensorflow <tensorflow> conda install -c conda-forge tensorflow 它安装没有错误。但是，当我在iPython导入时，它告诉我没有模块张量tensorflow 。但是，如果我在Python导入，它工作正常。怎么回事，我该如何解决？

Jupyter内核在Docker容器中崩溃: 我试图build立一个安装jupyter笔记本的docker集装箱。一切似乎运行良好，直到我打开一个.ipynb文件。以下是运行jupyter的debugging日志： jupyter_1 | [D 16:32:58.134 NotebookApp] Native kernel (python3) available from /root/anaconda/lib/python3.6/site-packages/ipykernel/resources jupyter_1 | [D 16:32:58.135 NotebookApp] Starting kernel: ['/root/anaconda/bin/python', '-m', 'ipykernel', '-f', '/root/.local/share/jupyter/runtime/kernel-d709c271-698e-4593-9e21-ee782bb057a1.json'] jupyter_1 | [D 16:32:58.140 NotebookApp] Connecting to: tcp://127.0.0.1:50259 jupyter_1 | [I 16:32:58.140 NotebookApp] Kernel started: d709c271-698e-4593-9e21-ee782bb057a1 jupyter_1 | [D 16:32:58.140 NotebookApp] Kernel args: {'kernel_name': 'python3', 'cwd': '/var/workspace'} jupyter_1 | […]