【工具】conda安装requirements.txt

暖焱

已于 2023-06-14 09:44:21 修改

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文章标签： conda python pytorch

于 2023-06-06 10:23:46 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guai7guai11/article/details/131062243

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1 conda 安装 requirements.txt

使用当前conda环境下的pip，安装requirements.txt。（最好指定当前环境下的python，不要直接pip install -r requirement.txt）

 /yourpath/anaconda3/envs/env_name/bin/python3.8 -m pip install -r requirement.txt

2 conda 矫正 torch-cuda版本

根据自己cuda版本和pytorch版本，在下面链接中找到conda安装命令。（最好不要修改命令，最好不要少了 -c pytorch -c conda-forge）

conda安装匹配cuda版本pytorch命令

conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

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文件来安装 Python 包是一个常见的需求。文件安装所需的 Python 包。如果遇到任何问题，可以根据具体错误信息进行调试，或查阅相关的文档和社区资源。文件中的所有包及其版本要求，并将它们安装到当前激活的 Conda 虚拟环境中。是你需要的 Python 版本。你可以根据需求修改 Python 版本。通过上述步骤，你可以顺利地在 Conda 虚拟环境中使用。文件位于当前工作目录，或提供其完整路径。，但你可以通过以下命令确认或安装。Conda 环境通常会自动安装。是你虚拟环境的名称，

conda 批量安装requirements.txt文件

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requirements.txt文件是一个文本文件，其中包含了项目所需的所有Python库及其版本信息。这个文件可以由conda命令生成，其中包含了项目所需的所有库及其依赖包。我们可以把这个文件分享给其他人，他们可以通过这个文件来设置和复制相同的Python环境。介绍了如何使用conda生成的requirements.txt文件来设置Python虚拟环境。虚拟环境可以帮助我们在同一台机器上管理多个独立的Python环境，每个环境可以安装不同版本的Python解释器和各种库。

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conda安装requirement.txt指定的依赖包

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### 使用 Conda 在 PyCharm 中安装 `requirements.txt` 文件中的依赖为了在 PyCharm 中通过 Conda 安装 `requirements.txt` 文件里指定的依赖项，可以按照如下方法操作： #### 配置 Conda 环境确保已经创建并激活了一个合适的 Conda 虚拟环境。这可以通过命令行完成： ```bash conda create --name myenv python=3.x conda activate myenv ``` #### 将 Conda 环境设置为 PyCharm 的解释器打开 PyCharm 并导航到项目的设置页面，在 Python 解释器选项下选择已有的 Conda 环境作为当前项目的解释器。 #### 创建适用于 Conda 的 `environment.yml` 由于 Conda 不直接支持读取由 Pip 生成的 `requirements.txt` 文件，因此建议先转换成适合 Conda 使用的形式——即创建一个名为 `environment.yml` 的文件。此文件定义了所需的软件包列表以及它们的具体版本号。对于来自原始引用的内容，这意味着要手动将 `requirements.txt` 中列出的各项移植过来[^1]。示例 `environment.yml` 文件可能看起来像这样： ```yaml name: myenv channels: - defaults dependencies: - flask=0.11.1 - flask-sqlalchemy=2.2 - pip: - -e . prefix: ./my_env_folder ``` 注意这里包含了两个主要部分：一个是 Conda 可管理的基础库；另一个则是通过 `-e .` 方式指明本地开发模式下的项目本身或其他特定于 Pip 的需求。 #### 应用新的环境配置保存上述 YAML 文件后，在终端内运行以下指令以应用这些更改： ```bash conda env update --file environment.yml --prune ``` 这条语句将会依据给定的 `.yml` 文件更新现有的虚拟环境中所含组件的状态，并移除不再被需要的部分。 #### 测试安装效果最后一步是在 PyCharm 内部测试是否成功加载了所有必要的模块。尝试导入几个关键类或函数看看是否有任何错误提示出现。