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  • conda的虚拟环境真的非常实用,尤其是对于大的深度学习项目,给每个项目单独配一个环境,轻巧又容易管理,还能直接用别人配好的虚拟环境,非常方便。这里记录几个常用的导入导出命令免得每次找: 查看可用环境: ...

    conda的虚拟环境真的非常实用,尤其是对于大的深度学习项目,给每个项目单独配一个环境,轻巧又容易管理,还能直接用别人配好的虚拟环境,非常方便。这里记录几个常用的导入导出命令方便查找:

    查看可用环境:

    conda info --envs
    

    进入目标环境

    source activate py36
    

    导出当前环境:

    conda env export > py36.yaml
    

    导出的文件只是一个安装目录,并不是安装包本身;导入时候仍会下载;

    会生成一个py36.yaml文件,将其复制到目标机上后执行导入环境操作:

    conda env create -f py36.yaml
    

    注意:若导出base环境,则在目标机上会提示已存在(而且base环境无法删除)。所以要想导出base,最好先复制一下,再导出复制品:

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  • conda 导出环境/导入环境/导出base环境

    万次阅读 多人点赞 2019-06-14 20:16:52
    conda的虚拟环境真的非常实用,尤其是对于大的深度学习项目,给每个项目单独配一个环境,轻巧又容易管理,还能直接用别人配好的虚拟环境,非常方便。这里记录几个常用的导入导出命令免得每次找: 查看可用环境: ...

    conda的虚拟环境真的非常实用,尤其是对于大的深度学习项目,给每个项目单独配一个环境,轻巧又容易管理,还能直接用别人配好的虚拟环境,非常方便。这里记录几个常用的导入导出命令免得每次找:

    查看可用环境:

    conda info --envs
    

    输出样式:
    在这里插入图片描述
    更换环境(如py36):

    source activate py36
    

    导出当前环境:

    conda env export > py36.yaml
    

    会生成一个py36.yaml文件,将其复制到目标机上后执行导入环境操作:

    conda env create -f py36.yaml
    

    注意:若导出base环境,则在目标机上会提示已存在(而且base环境无法删除)。所以要想导出base,最好先复制一下,再导出复制品:

    conda create -n new_name --clone base
    

    再导出new_name环境即可。必要的话再在原机删除复制环境:

    conda remove -n new_name --all
    

    在用的时候发现有些module还是未安装,上网找了下原因,原来以上只会导出conda命令直接安装的包,而我的包大多是用pip安装在Anaconda的lib和site-package里了。因此还要用导出pip的方法:

    pip导出安装的库到27.txt

    pip freeze > 27.txt
    

    pip导入27.txt中列出的库到新机:

    pip install -r 27.txt
    

    其实就是按列表重新安装一遍,导出的列表可以自己先看一眼,筛掉一些脑抽安装的没用包

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  • conda 导出环境 导入环境 yaml

    千次阅读 2020-12-24 10:34:05
    导出当前环境conda env export > pytorch17.yaml 根据pytorch17.yaml,在新的机器上创建环境 conda env create -f pytorch17.yaml

    导出当前环境:1

    conda env export > pytorch17.yaml
    

    根据pytorch17.yaml,在新的机器上创建环境

    conda env create -f pytorch17.yaml
    

    1. https://blog.csdn.net/shunaoxi2313/article/details/92003710 ↩︎

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  • conda 导出环境

    千次阅读 2020-08-11 23:48:45
    1、查看虚拟环境 conda env list 2、激活环境 conda activate py3.6 3、导出当前环境 conda env export > py3.6.yaml 4、导入环境 conda env create -f py3.6.yaml

    1、查看虚拟环境

    conda env list

    2、激活环境

    conda activate py3.6

    3、导出当前环境

    conda env export > py3.6.yaml

    4、导入环境

    conda env create -f py3.6.yaml

     

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  • 环境导出: 首先需要进入需要导出的环境,在执行下列命令: condaenvexport>env.yaml 在当前文件夹下会出现一个env.yaml文件,此文件就是conda的环境文件。 需要注意的是,该文件在conda内安装的时候只会...
  • pip和conda批量导出、安装组件(requirements.txt)

    万次阅读 多人点赞 2018-10-19 20:29:37
    pip批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件 pip freeze > requirements.txt pip批量安装requirements....conda批量导出包含环境中所有组件的requirements.txt文件 conda list -e > requir...
  • conda导出环境和pip导出环境

    千次阅读 2019-12-11 16:46:43
    导出项目用到的包: 先安装pipreqs pip install pipreqs 进入到项目目录下,导出包 pipreqs --force ...检查当前目录,发现已经重新生成了...导出当前环境用到的包: pip freeze > requirements.txt ...
  • conda pip 导出 导入 安装 requirements

    千次阅读 2020-03-06 10:29:45
    pip 导出 pip freeze > requirements.txt pip 安装 requirements pip install -r ...conda 导出 conda list -e > requirements.txt conda 安装 requirements conda install --yes --file requirement...
  • conda env 导出 嗨,很高兴加入您的社区。 这是我的第一篇文章,因此我从简单的文章开始,但很有用。 也许您还不知道。 使用Linux服务器时,有时会导出一些环境变量。 有些环境可能是中立的,例如NODE_ENV=...
  • conda导出加载环境

    2019-11-17 14:46:32
    导出已创建好的虚拟环境,激活需要导出的虚拟环境,然后执行下面命令: conda env export > environment.yaml 使用environment.yaml文件复现环境conda env create -f environment.yaml ...
  • conda导出环境变量

    2021-05-09 20:58:26
    conda env export >d:/environment.yaml CondaEnvException: Unable to determine environment Please re-run this command with one of the following options: * Provide an environment name via --name or...

空空如也

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