pip 安装 Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 28] 设备上没有空间

解决办法:

安装时加上参数 --user

pip install tensorflow_gpu==1.13.1 --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果还是报同样的错误  :

注意删除下面文件夹是别删错了  最好是删除你确定产生的文件夹

rm -fr /tmp/tmp*

如果还是没有解决:

      请删除root用户下部分文件,因为安装需要的缓存空间不足了 

 

### 环境配置与解决方案 当使用 `pip` 安装 Python 包时,如果遇到 `[Errno 28] No space left on device` 的错误提示,这通常是因为当前系统的磁盘空间不足所导致的。以下是针对该问题的具体分析和解决方法: #### 1. **检查磁盘空间** 在 Linux 或类 Unix 系统中,可以运行命令来查看磁盘空间的占用情况: ```bash df -h ``` 此命令会列出各个挂载点及其可用空间大小。通过观察 `/tmp` 和其他可能涉及的操作路径是否有足够的剩余空间,确认是否存在实际的空间不足问题[^2]。 #### 2. **调整缓存目录** 默认情况下,`pip` 使用的是系统级别的临时目录作为其工作区(通常是 `/tmp`),而这些区域可能会因为频繁操作或其他程序占满而导致安装失败。可以通过设置自定义缓存目录解决问题: ```bash mkdir /data1/pip_cache pip install lmdeploy==0.5.3 --cache-dir /data1/pip_cache ``` 上述例子展示了如何创建新的存储位置并将其分配给 `--cache-dir` 参数以绕过原有限制。 #### 3. **修改环境变量 TMPDIR** 除了改变缓存外,还可以重新定义用于构建过程中的临时文件夹的位置。例如,在 shell 中执行以下语句前缀后再继续安装流程: ```bash export TMPDIR='/data1/pip_cache' pip install lmdeploy==0.5.3 --cache-dir /data1/pip_cache ``` 这里设置了 `TMPDIR` 到具有更多自由度的新分区上,从而避免原有路径上的容量瓶颈[^3]^,^[^5]。 #### 4. **清理不必要的数据释放资源** 有时即使采取了以上措施仍未能完全缓解状况,则需进一步排查整个服务器内部是否存在大量冗余资料占据宝贵额度;比如旧版本软件包副本、日志记录等都可以考虑删除掉以便腾出额外地方供后续动作所需[^1]. --- ### 总结说明 综上所述,面对由于磁盘空间短缺引发的一系列 pip 软件部署障碍,我们推荐先利用 df 命令检测具体哪部分最紧缺接着依据实际情况选用适当策略——要么转移至别处存放中间产物要么干脆清除一些无关紧要的东西最终达成顺利装载目标库的目的。
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