conda环境导入导出

原创 已于 2022-07-05 12:12:27 修改 · 543 阅读 · 2 ·
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#conda #python #开发语言

于 2022-07-05 11:59:58 首次发布
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
Finks
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Conda虚拟环境的导出与迁移
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你好，我是悦创。欢迎关注公众号：AI悦创Conda 是一个强大的包管理和环境管理系统，它允许用户在隔离的环境中安装、运行和更新软件包和其依赖。这一特性使得 conda 成为科学计算、数据分析和机器学习领域广泛使用的工具。本文将介绍如何导出 Conda 虚拟环境的依赖库，并在另一台电脑上重建该环境。
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（注：py37是虚拟环境的名称，python=3.7是指环境的python版本，如果代码比较年代比较老建议不大于3.8，如果是最近的代码可不指定即只输入。解决办法：需先在Anacoonda安装目录中找到anaconda\scripts\conda.exe，将这个文件加入之后，再来导入创建的环境。创建好环境之后再进行导入。可能原因2：Anaconda安装的位置（即conda.exe文件位置）和虚拟环境建的位置不在同一个根目录中。可能原因1：运行的文件没有进行编辑器配置，点击如图的小三角进行配置选择。
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1. 在主目录下激活虚拟环境（UE4是我的虚拟环境名称，请根据你自己的名称进行修改）2. 运行此代码。
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10-26 2835
查看环境语句： conda info --envs 更换环境，如环境为python36： source activate python36 导出当前环境到python36.yaml文件当中 conda env export > python36.yaml 将python36.yaml文件拷贝到需要导入环境的服务器中，执行操作： conda env create -f python36.yaml 如果是导出base环境，最好先复制一下再导出。 conda create -n new_name_b
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conda环境的整体导出与导入，无需安装（conda_pack）
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06-25 414
打包的环境是针对特定操作系统的，Windows 和 Linux 的文件系统、动态链接库（DLL/so 文件）等存在显著差异，导致打包后的环境无法直接在另一个操作系统上使用。3、切换到新电脑上，在Anaconda文件里的envs中创建好新环境目录 mkdocs。4、上面的命令只会导出使用conda安装的，而pip安装的还需要下面的命令。2、将环境打包，默认放在C盘用户目录，可以通过在环境名前加路径修改位置。解压环境，解压时将mkdocs.tar.gz也放在新环境的文件夹里。5、导入pip安装的包。
conda跨平台导入导出环境
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conda跨平台导入导出环境。
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03-18 3415
博主在进行实验过程中由于需要频繁更换服务器，而每次更换服务器后便少不了进行环境配置，尽管有requirement.txt的帮助，配置环境时也是需要费一番功夫。因此想到conda的环境导出与导入功能。
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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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