conda环境导入导出

已于 2022-07-05 12:12:27 修改
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分类专栏： python 文章标签： conda python 开发语言
于 2022-07-05 11:59:58 首次发布
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本文介绍如何使用conda和pip导出及导入虚拟环境配置文件，包括conda_environment.yaml、conda_requirements.txt和pip_requirements.txt的创建与应用。适用于快速迁移或备份环境。

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一步到位
导出（先进入到对应环境）
conda env export > conda_environment.yaml && conda list -e > conda_requirements.txt && pip freeze > pip_requirements.txt
导入
conda env create -f conda_environment.yaml && pip install -r pip_requirements.txt

详解

conda导出

conda env export > conda_environment.yaml
或
conda list -e > conda_requirements.txt

conda导入

conda env create -f conda_environment.yaml
或
conda install --yes --file conda_requirements.txt

如果环境存在pip安装的库，则还需要

pip导出

pip freeze > pip_requirements.txt

pip导入

pip install -r pip_requirements.txt
或
pip3 install -U pip && pip3 install -r pip_requirements.txt

【记录】conda环境导出和导入
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### 如何在 Conda 环境中导入项目 要在 Conda 环境中成功导入项目，通常涉及以下几个方面的工作： #### 创建并激活特定的 Conda 环境 为了确保项目的依赖项能够被正确管理，建议先创建一个新的 Conda 环境。可以使用以下命令来完成环境的创建和激活操作： ```bash conda create -n myenv python=3.8 conda activate myenv ``` 上述命令会创建名为 `myenv` 的新环境，并指定 Python 版本为 3.8[^3]。 #### 导入依赖关系至 Conda 或 Pip 配置文件 如果已有 YAML 文件描述了整个 Conda 环境的状态，则可以通过该文件重新构建相同的环境。例如，假设之前已通过如下方式保存过环境配置： ```bash conda env export > /home/xx.yaml ``` 那么现在可以从这个 YAML 文件恢复完整的环境设置： ```bash conda env create -f /home/xx.yaml ``` 这一步骤将依据 `/home/xx.yaml` 中记录的内容重建所需的全部包及其版本信息[^1]。 对于仅需利用 pip 安装部分额外库的情况（比如某些无法经由 Conda 渠道获取的软件），可准备一份 requirements.txt 文档列举这些第三方模块的名字与具体版本号。之后执行下面这条指令即可满足需求： ```bash pip install -r 路径/requirements.txt ``` #### 处理特殊依赖情况 当存在一些特殊的依赖条件时，可能需要手动调整安装策略。例如，在安装支持 CUDA 11.3 的 PyTorch 和 MONAI 库的时候，应该遵循官方推荐的方法以避免潜在冲突问题： ```bash pip install torch==1.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html BUILD_MONAI=1 pip install --no-build-isolation git+https://github.com/Project-MONAI/MONAI#egg=monai ``` 这里特别强调的是，如果不小心忽略了导出变量或者未按照指示单独编译 MONAI ，则可能导致最终生成的应用程序缺少必要的组件[^2]。 综上所述，要顺利地把一个现有项目迁移到新的 Conda 工作区里去，就需要仔细规划好每一步流程，包括但不限于定义基础运行框架、同步历史数据以及解决可能出现的技术难题等方面工作。
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