创建 environment.yml 和重构环境

最新推荐文章于 2025-03-04 14:55:46 发布
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文章标签： conda
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liumingda2019/article/details/131808602
文章介绍了如何使用conda命令来导出当前环境的软件包和依赖关系到environment.yml文件，然后通过此文件复现相同的环境，这是持续集成和环境管理的重要步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

# 将当前环境软件包和依赖关系导出
conda env export > environment.yml
# 复现之前导出的环境
conda env create -f environment.yml
SpringCloud项目无法读取bootstrap.yml配置文件的解决办法
web18224617243的博客
06-12 3049
在使用spring clouod 2021.0.0，发现对接nacos配置中心的时候，一直无法读取到bootstarp的配置信息。网上搜了一下，从Spring Boot 2.4版本开始，配置文件加载方式进行了重构。spring cloud2.4之前的源码： spring cloud2.4之后的源码： 对比之下，能看出问题，在spring cloud2.4之后将bootstrap.enabled设置为false。添加bootstrap的POM依赖： 解决方式二： 添加环境变量：spring.cloud.boo
SpringCloud版本升级后bootstrap.yml配置不生效
BUG指挥课堂
08-25 1066
调整成org.springframework.cloud.openfeign.FallbackFactory，修改成org.springframework.cloud.openfeign.FallbackFactory后启动报如下错误。我把openfeign改回之前版本先这么处理后续在研究org.springframework.cloud.openfeign.FallbackFactory。spring.cloud.bootstrap.enabled 值为 true。图中两个配置二选一即可。
conda：使用`environment.yml`指定一个conda环境。
02-27
带有环境.yml的Conda环境 与environment.yml文件兼容的与Binder兼容的存储库。 通过单击上方或以下URL的蓝色徽标来访问此活页夹： 笔记 environment.yml文件应列出笔记本计算机所依赖的所有Python库，并以使用以下conda命令创建它们的方式进行指定： conda activate example-environment conda env export --from-history -f environment.yml 请注意，唯一可用的库将是environment.yml指定的库，因此请确保包括所需的所有内容！ 还要注意，如果您跳过--from-history ，conda可能会在environment.yml包含特定于操作系统的软件包，您必须从environment.yml手动修剪它们。 例如，已确认的特定于macOS的软件包应删除：
Conda 使用environment.yml创建一个新的Python项目
AI架构师易筋
01-25 2457
在本教程中，我们将介绍如何使用一个文件在 conda 中设置一个新的 Python 项目。这个文件将帮助您跟踪您的依赖关系并与他人共享您的项目。我们将介绍如何创建您的项目，添加一个简单的 Python 程序并更新它以使用新的依赖项。
使用environment.yml 文件创建虚拟环境踩坑记录
m0_56655514的博客
03-04 2010
本文记录了在本地复现开源项目时，因.yml文件配置引发的环境搭建难题及解决方案。面对ResolvePackageNotFound和pip failed等典型报错。
如何使用environment.yml文件配置conda环境
行子的博客
11-28 2万+
和。
Conda创建虚拟环境并安装Pytorch
IRay21的博客
05-10 5万+
本文主要针对在Anaconda3中创建虚拟环境并安装Pytorch学习框架，Ubuntu和Windows下操作基本一致。
SpringCloud 版本升级后 bootstrap.yml 配置不生效
Q54665642ljf的博客
10-08 864
问题描述 由于 springcloud gateway 网关漏洞需要升级，想着直接把整个 SpringCloud 和 SpringCloud Alibaba 整体做个升级。升级后发现 bootstrap.yml 配置文件配置不生效。之前版本：
简化容器化部署：docker-compose，构建和管理多容器应用的终极指南
hrk1234的博客
01-12 1764
docker-compose就像一张大章鱼，把docker比做成一个一个的集装箱，这个大章鱼有很多触手管控着这么多的集装箱。这个大章鱼是一个用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过使用docker-compose，你可以使用简单的 YAML 文件定义整个应用程序的服务、网络和卷等配置，然后使用单个命令启动或停止整个应用程序。
linux安装docker-compose
wang0907的博客
01-31 501
文件，放在某个目录后在。
NICE-SLAM代码复现和解析（解决使用yaml文件配置conda环境时下载慢的问题）
qin_liang的博客
07-30 2419
按照github的说法，咱国内选手最好选哪个下载脚本里面额外的那个数据集手动下载，如下（非常良心，这个云盘居然不下载不限速）在这个环境里面后，貌似还要写一个requirements.txt文件来把需要pip安装的加了（最好带清华源进行安装）方法同上，下载后放到在给工程下创建的./Datasets，解压。下载压缩包，打开environment.yaml文件。上一个命令会创建一个nice-slam环境，激活环境。我的GTX3070寄了，游戏结束~3. 运行完成后，效果还是不错。向yaml文件中添加如下代码。
ubuntu下移植一个服务器的虚拟环境到另一台服务器
qq_35091353的博客
12-15 4373
1、启动原环境并导出 .yml文件 conda activate py35 conda env export > environment.yml 2、移植虚拟环境到新的服务器 2.1、将.yml文件复制到新机器的/home下 这一步略，结果如下： 2.2 犯得一个错误 注意这里我犯了一个错误，当原服务器上的py35这个虚拟环境进行了打包，移植到新的服务器时，不应该事先建立一个和environment.yml同名的虚拟环境（即py35），这样做的话，会导致报错，为了解决错误，只需要将事先新建的虚拟
conda env create -f environment.yml
weixin_42179158的博客
11-28 8145
个人理解：conda env create -f environment.yml 含义
一行代码让你将项目的conda环境复制下来(conda生成environment.yaml文件）
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请注意，将.yaml文件移植到新环境中只会安装你在原始环境中使用"conda install"等命令直接安装的包，而使用"pip"等方式安装的包将不会被移植过来，你需要重新安装这些包。要重新创建该环境或者使用别人提供的.yaml文件来复现环境，可以使用以下命令来安装所需的环境配置。将现有的Conda环境导出，并将环境保存在一个名为"environment.yaml"的文件中。
conda常用命令之–虚拟环境管理（教你如何创建、激活、重命名、删除虚拟环境）
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conda是一个强大的Python包管理和环境管理工具，它可以帮助我们轻松地安装、更新、卸载和切换不同版本的Python和各种第三方库。如果你是一个Python初学者，或者想要提高你的Python编程效率，那么掌握conda的基本命令是非常必要的。本文将介绍conda环境管理的常用命令，包括如何创建、激活、重命名、删除虚拟环境。通过本文，你将能够使用conda为不同的项目创建不同的环境，避免各种依赖冲突和版本问题。
conda分享环境配置--生成.yml文件
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文章目录前言一、.yml文件是什么？二、使用步骤1.激活环境2.生成.yml文件3.使用.yml文件创建环境 前言 跑模型的闲暇之余，整理一下 希望每个开源的项目都可以提供数据集和.yml文件 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、.yml文件是什么？ anaconda可以管理不同的环境配置，当你想将自己的环境配置分享给其他人时，就可以生成.yml文件，这样别人可以快速生成与你一样的环境来运行代码，这样是不是方便很多。就像GitHub上很多开源项目一样，如果所有的开源项目都有代码运行的.y
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1.anaconda中新建虚拟环境 深度学习的代码，好多都需要安装一些安装包，在服务器上安装需要权限就很麻烦。看到网上有说把这些安装包一个个下载下来上传到服务器再安装，心累，想想工程量就很大 这时候就可以在anaconda中新建虚拟环境，把这些需要的安装包都装到一个虚拟环境里面。 导出anaconda python的环境导出到environment.yml，在通过这个文件在其它电脑上创建anaco...
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python小技巧：pip 更换镜像源 + conda通过environment.yml创建环境
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09-19 6377
1. 更换PyPI镜像 国内pip拉一些包速度很慢，几kb，几十kb很常见，小的包还好说，向pytorch，MKL这种就很难受，这时候可以通过配置一些国内镜像提速，但是镜像有些包是没有的，没有的话可以跟换镜像或者切换回默认。 更换为清华源 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 还原： pip config unset global.index-url 2 conda 通过yml文件迁入迁出 近年来
怎么找回anaco删除的环境
最新发布
03-08
### 如何恢复Anaconda中意外删除的虚拟环境 当Anaconda中的虚拟环境被意外删除时，可以通过重新创建相同名称和配置的虚拟环境来实现一定程度上的“恢复”。具体操作如下： #### 通过记录还原 如果之前有保存过该虚拟环境中所使用的包及其版本的信息（通常位于`environment.yml`文件），那么可以利用这个文件快速重建相同的环境。 ```yaml name: myenv dependencies: - python=3.7 - numpy=1.19.* - pandas=1.1.* ``` 使用上述YAML定义文件创建新环境： ```bash conda env create -f environment.yml ``` 如果没有现成的`environment.yml`文件，则需要手动指定所需软件包列表并尝试匹配之前的设置[^1]。 #### 手动重建设定 即使没有任何备份文档，在知道曾经安装过的库的情况下也可以逐步重现原来的开发条件。这涉及到记住或查找当时安装的所有依赖项以及它们的具体版本号。 ```bash conda create --name recovered_env python=x.x anaconda ``` 这里替换`recovered_env`为目标环境名，并调整`python=x.x`为期望的Python版本；最后加上其他必要的组件如`numpy`, `pandas`等作为参数传递给命令[^3]。 对于那些不确定确切版本的情况，默认情况下Conda会选择最新稳定版进行安装。不过为了尽可能贴近原始状态，建议尽量精确指明各个包的要求。 #### 使用历史日志 另外值得注意的是，Conda会保留一定量的历史变更记录于`.condarc`配置下的history目录内。如果有幸找到对应时间段的日志条目，或许能从中获取到一些有用线索帮助更精准地重构已丢失的工作空间。 一旦完成了以上任一步骤之后，记得验证新建好的环境是否能够正常工作，测试几个关键功能点确认无误后再继续后续流程。
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