ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python && \ ln -sf /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip && \ # 若在root下安装pip依赖，在步骤3后需要对python库添加权限，如 # chmod

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一般系统预装了Python，您可以在命令行输入python或者python3，查看Python是否已经安装。python命令只能查询Python 2.x版本，python3命令只能查询Python 3.x版本，如果无法确认Python版本，请分别输入两个命令查看结果。 以Python 3.x为例，得到如下回显，说明Python已安装。

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工具版本按照实际选择，本文中选择“python3.6”。 删除已有命令行，输入以下命令： # 可以通过此命令设置当前项目根目录下的pip.conf文件为配置文件 export PIP_CONFIG_FILE=./pip.conf # 下载pypi组件 pip install -r requirements

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安装依赖需要指定Python，如：Python3使用 “python3 -m pip install --user 依赖库”安装。具体操作如下： 单击左上角，选择“终端 > 新建终端”，或使用快捷键“Ctrl+Shift+`”打开 终端。 在终端窗口执行“python3 -m pip install

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如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 模型训练时，在训练的代码中增加如下所示的代码行，执行训练即可查看： print(os.system("pip list")) 如果是JupyterLab环境，则在cell中执行如下命令： !pip list 如果是WebIDE环

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nvs/my-env 执行如下命令在my env里安装如下依赖包。 pip install jupyter pip install jupyter_core==5.3.0 pip install jupyter_client==8.2.0 pip install ipython==8

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le，可以使用如下命令安装ansible： yum install python3 python3-pip pip3 install --upgrade pip pip3 install ansible 若出现如图1所示报错信息，请执行以下操作。 执行以下命令，安装依赖： dnf

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/usr/bin/python ln -s /usr/local/python3.9.9/bin/pip3.9 /usr/bin/pip 验证安装是否成功 验证安装，重点验证SSL功能。 [root@ecs-ad4d Python-3.9.9]# python Python 3.9.9 (main

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处理方法 用户电脑切换到管理员角色，键盘快捷键（Windows+R模式）并输入cmd，进入黑色窗口，执行如下命令： python -m pip install --upgrade pip 父主题： API/SDK

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a等依赖库。 请参考依赖包管理，了解更多。 为Python函数制作依赖包 打包环境中的Python版本要和对应函数的运行时版本相同，如Python2.7建议使用2.7.12及以上版本，Python3.6建议使用3.6.3以上版本。 为Python 2.7安装PyMySQL依赖包，并指定

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“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装，不要使用默认的anaconda（kernel依赖的python环境）的pip进行安装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/

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mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 2 python3 -m pip install tensorflow-cpu matplotlib numpy pip install ipython==8

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MRS 集群节点使用pip3安装Python时提示网络不可达 问题现象 执行pip3 install安装Python时报错网络不可达。 具体如下图所示： 原因分析 用户未给Master节点绑定弹性公网IP，造成报错的发生。 处理步骤 登录MRS服务管理控制台。 选择“现有集群”，选

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IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X，包含2.7.9），可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装requests遇到证

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密码。（由于软件python脚本使用python3版本编写，镜像需包含python3版本，若不包含，需手动安装）。 脚本准备 请参考制作代理镜像脚本获取代理镜像脚本。 修改镜像 安装必要的组件。 安装python依赖包 （如下只是示例，请安装最新推荐的python版本）。 yum

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Build支持的工具版本，可查看构建工具版本。若当前的工具版本不满足您的使用要求，您可以自定义构建环境。 命令 配置构建打包命令，默认命令是将项目打包成一个可执行文件。更多命令使用方法可参考PyInstaller官网。 代码化构建 参考以下代码示例，修改在创建代码化构建使用的YAML文件中的BUILD部分代码信息。

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问题现象 在Notebook中使用!pip install numba命令安装了numba库且运行正常（且已保存为 自定义镜像 ）， 然后使用DataArts执行此脚本的任务时提示没有这个库。 原因分析 客户创建了多个虚拟环境，numba库安装在了python-3.7.10中，如图1所示。

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目前CentOS、RedHat系列支持连接互联网，使用yum源在线安装。根据常用软件列表，请依次执行下面命令进行安装： yum install gcc yum install perl yum install python2-pip yum install strace yum install sysstat

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Snt9B 裸金属服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3.7.9，参考昇腾官网文档可知，最高支持PyTorch1.11.0。 操作步骤 安装PyTorch环境依赖。 pip3 install pyyaml pip3 install wheel pip3 install typing_extensions

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IDE将显示一个错误消息，指示所需的包不可用。 您可以使用pip将所需的包安装到环境中。打开内置终端，运行“pip install matplotlib”命令（Windows）或“pip3 install <package_name>”命令（Linux）。由于numpy包是matplotl

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如何在代码中打印GPU使用信息 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。 pip install gpustat gpustat

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