Anaconda安装时遇到的问题(ANOMALY: use of REX.w is meaningless )

Zhu._. 2021-01-04 03:50:22
Win10系统,在安装Anaconda时一直出现如下提示:

Preparing transaction: ...working... done
Executing transaction: ...working... WARNING conda.core.envs_manager:register_env(52): Unable to register environment. Path not writable or missing.
environment location: C:\Anaconda3
registry file: C:\Users\xukengz\.conda\environments.txt
done
ERROR conda.core.link:_execute(700): An error occurred while installing package 'defaults::qt-5.9.7-vc14h73c81de_0'.
Rolling back transaction: ...working... done

LinkError: post-link script failed for package defaults::qt-5.9.7-vc14h73c81de_0
location of failed script: C:\Anaconda3\Scripts\.qt-post-link.bat
==> script messages <==
<None>
==> script output <==
stdout: 1 file(s) copied.
[0x7FFD4375E0A4] ANOMALY: use of REX.w is meaningless (default operand size is 64)

stderr: Parameter format not correct - REX

return code: 1

()

[0x7FFD4375E0A4] ANOMALY: use of REX.w is meaningless (default operand size is 64)
[0x7FFD4375E0A4] ANOMALY: use of REX.w is meaningless (default operand size is 64)
Delete file: C:\Anaconda3\pkgs\env.txt
Output folder: C:\Anaconda3\conda-meta
Extract: history
Creating Anaconda3 menus...
[0x7FFD4375E0A4] ANOMALY: use of REX.w is meaningless (default operand size is 64)
[0x7FFD4375E0A4] ANOMALY: use of REX.w is meaningless (default operand size is 64)
Execute: "C:\Anaconda3\pythonw.exe" -E -s "C:\Anaconda3\Lib\_nsis.py" mkdirs
Running post install...
Execute: "C:\Anaconda3\pythonw.exe" -E -s "C:\Anaconda3\Lib\_nsis.py" post_install
Execute: "C:\Anaconda3\pythonw.exe" -E -s "C:\Anaconda3\Lib\_nsis.py" addpath 3.7.6 Anaconda3 2020.02 64-bit
Execute: "C:\Anaconda3\pythonw.exe" -E -s "C:\Anaconda3\pkgs\.cio-config.py" "C:\Work_xukengz\Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe"
Created uninstaller: C:\Anaconda3\Uninstall-Anaconda3.exe
Completed


怀疑是PowerShell的问题,直接运行PowerShell,也会有如下提示:


各位有遇到类似的问题吗?
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kissMeppwan 2021-07-31
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最后怎么解决的啊

Zhu._. 2022-02-03
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@kissMeppwan 没有解决,可能是公司电脑的限制,私人电脑没有碰到这个问题
afei20000709afei 2023-06-27
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@kissMeppwan 安装ipguard导致的
内容概要:本文介绍了基于条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN)的可再生能源日前场景生成方法的复现研究,旨在通过Python代码实现对风电、光伏等可再生能源出力的不确定性进行高效建模与多场景生成。该方法利用历史数据作为条件输入,训练生成器与判别器网络,从而生成符合实际统计特性的高精度出力场景集,有效支撑电力系统调度、规划与风险评估等应用。文中详细阐述了CGAN的网络结构设计、损失函数构建、训练流程优化及生成场景的质量评价指标,并提供了完整的代码实现与案例分析,验证了其在捕捉空相关性与概率分布方面的优越性。; 适合人群:具备一定深度学习与电力系统基础知识,从事新能源预测、电力系统优化调度、场景生成等相关方向的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①用于可再生能源出力不确定性建模,生成满足日前调度需求的典型场景集;②支撑含高比例新能源的电力系统随机优化、鲁棒调度与风险评估研究;③为学术研究提供可复现的CGAN应用场景与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码逐模块学习,重点关注数据预处理、模型搭建与训练细节,通过调整超参数和输入数据进行实验对比,深入理解CGAN在电力系统场景生成中的实际应用价值。
内容概要:本文系统介绍了基于去噪概率扩散模型(DDPM)的光伏功率场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该模型通过模拟扩散与去噪过程,从历史光伏出力数据中学习其复杂的序特征与概率分布,进而生成高保真、多样化的光伏功率场景,能够有效刻画新能源出力的不确定性、波动性与序相关性。文中强调该资源属于科研复现类内容,聚焦于模型原理剖析与代码实践,适用于推动新型电力系统中新能源建模与风险评估的研究进展。; 适合人群:具备一定Python编程能力与机器学习基础知识,从事新能源发电预测、电力系统规划、能源系统建模、不确定性分析等方向研究的研究生、科研人员及工程师;熟悉深度学习框架(如PyTorch)者更佳。; 使用场景及目标:①用于生成高质量的光伏功率序场景,支撑含高比例可再生能源的电力系统随机优化调度、鲁棒规划与风险评估;②作为科研复现案例,深入理解DDPM在能源间序列生成任务中的建模机制与训练策略;③可拓展应用于风电、负荷等其他不确定性能源变量的场景生成问题,具备良好的迁移性与研究价值。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码与网盘资料,按照目录结构循序渐进地学习,重点掌握模型网络架构设计、前向扩散与反向去噪过程、损失函数构建及采样生成逻辑,鼓励在真实数据集上进行调试、训练与结果可视化,以深化对扩散模型内在机理的理解与应用能力。

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