CondaError: Unable to create prefix directory ‘G:\Anaconda\envs\pythonProject1‘.

最新推荐文章于 2025-04-07 23:08:31 发布
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分类专栏： 报错问题 文章标签： python pycharm 开发语言 conda
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使用pycharm 在anaconda环境下创建项目会出现标题所示的报错，原因是envs文件夹需要管理员权限才能修改因此解决方案：

  1. 以管理员权限运行pycharm 即可创建anaconda新项目。

  2. 修改用户对envs文件夹的权限：
    右击envs文件夹，选择 属性 ——>点击 安全——>点击编辑
    属性
    点击Users再把完全控制勾上就可以了
    权限

Anaconda创建新环境过程中遇到的问题总结
qq_52628571的博客
03-08 2547
Anaconda更改创建环境路径遇到的问题
conda 创建环境失败故障解决记录
m0_47161653的博客
11-18 670
输入conda config --show-sources，查看是否有 .condarc文件。创建方法：使用conda来创建环境。之后会显示这个文件的路径和文件内容。继续创新自己的新环境，就可以啦。删除.condarc文件。电脑系统：win 10。环境：Anaconda。
[error]condaerror unable to create prefix directory check that you have sufficient permissions
ywy0423的博客
04-13 5255
在pycharm中用conda导入interpreter的时候会报错：condaerror unable to create prefix directory check that you have sufficient permissions，原因是project的名称中含有中文。 解决办法：删除当前project，创建新Project且名称中全是英文即可 ...
conda error unable to create prefix directory check that you have sufficient permissions
shenhaibb_的博客
01-22 4249
你先试试终端输入conda --version，看能不能出来版本号 如果出现conda：未找到命令，用下面的博客解决一下 传送门：conda:未找到命令_师范大学生的博客-优快云博客_conda:未找到命令 解决完这个问题再试试conda create --name nlp python=3.6 看看能不能创建环境 ...
CondaError: Run ‘conda init‘ before ‘conda activate‘
最新发布
shw384348082的博客
04-07 2829
表明 Conda 环境未正确初始化，导致无法激活目标环境。Conda 需要先初始化才能使用。对于自定义路径的环境（如。如果环境有名称（通过。，则表示初始化成功。
condaerror unable to create prefix directory check that you have sufficient permissions
xinqiang1992的专栏
05-26 2万+
安装完成以后，直接用pycharm新建项目及环境，可能会提示“新建环境时权限不够”。 这是因为新建的环境路径默认在Anaconda安装目录下的envs文件夹里，比如我这里是：“D:\ProgramData\Anaconda3\envs”。 而这个文件夹对不同用户权限不同，给管理员和system权限是完全控制。但是普通用户没有修改权限。 所以解决方案：要么用管理员权限打开pycharm，要么就给普通用户增加权限，我这里把user对文件夹envs的权限设成了完全控制。 在文件夹envs右击，选属性
CondaError: Unable to create prefix directory
qq_55977139的博客
10-29 354
2.用管理员打开PyCharm。1.文件路径全为英文。
“CondaError: Unable to create prefix directory”问题解决
weixin_74009895的博客
01-18 498
表明Conda无法在路径下创建环境。
CondaError: Unable to create prefix directory 'D:\Anaconda3\envs\Source'.
05-21
这个错误提示意味着你在创建名为 `Source` 的虚拟环境时，Anaconda 无法在 `D:\Anaconda3\envs` 目录下创建所需的文件夹。可能的原因是： 1. 指定的路径不存在； 2. 权限不足； 3. 目录已经存在，但是当前用户没有...
CondaError: Unable to create prefix directory 'D:\Anaconda3\envs\SteganoGAN-master'.
05-11
1. 您没有足够的权限来在指定的路径中创建目录。您可以尝试使用管理员权限重新运行Anaconda Prompt或命令提示符窗口，然后再次尝试创建环境。 2. 您选择的路径中可能已经存在一个具有相同名称的文件或目录。您可以...
CondaError: Unable to create prefix directory 'C:\ProgramData\Anaconda3\envs\signal processing'.
05-19
1. 以管理员身份运行Anaconda Prompt（如果你使用的是Windows系统）或终端（如果你使用的是macOS或Linux系统），然后再次尝试创建环境。 2. 确保目录不存在，或者在创建环境之前将其删除。 3. 确保你有足够的磁盘...
修改conda创建虚拟环境和安装python第三方包的默认路径
weixin_45405814的博客
07-01 1万+
由于conda默认将新创建的虚拟环境和python第三方包放在C盘，为避免占用系统盘，需要修改安装目录。
Pycharm创建conda新环境失败问题
weixin_46125060的博客
05-22 8077
在pycharm中添加conda新环境时，遇到以下错误。 CondaError: Unable to create prefix directory 'E:\Anaconda3\envs\cnn-captcha-master'.Check that you have sufficient permissions. 报错提示无法创建目录，检查是否有足够的权限。 解决方法： 以管理员身份启动Pycharm，便可创建成功。 ...
使用conda create -n python36 python=3.6方法创建新环境，出现报错，解决方法
mingxinchang的博客
09-22 6098
网上指出出现这种情况的原因很多，这里提供其中一种错误原因，此时使用的conda存在于anaconda中，查看anaconda添加的环境变量是否加全。将D:\anaconda\anaconda3\Library\bin添加至环境变量中，重新打开命令行创建成功。
Pycharm新建Pytorch项目时遇到的问题
Book_liuguang的博客
03-27 2009
初次配置深度学习环境
Pytorch环境准备
Mr_Shallow的博客
09-20 575
P.S. “torchvision-0.8.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl” 不用全部写完，写前几个按Tab键可以补齐。在Anaconda Prompt中激活搭建的环境，并进入下载地址进行pip install。torch-1.7.0是我选择的pytorch的版本为1.7.0；进入上述地址（可能要登录/注册）选择所需的版本点击红框即可下载。进入上述地址，点击红框（我们要选择适配CUDA10.2的）在指定位置搭建指定版本的python环境。查看对应版本，我选择CUDA 10.2。
Conda常用命令整理(列举已有环境\创建环境\进入环境) conda create --name env_name python=3.7
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查看环境、创建环境、激活环境、
FCOS调试过程中遇到的问题1:
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FCOS调试过程中遇到的问题1: conda create --name FCOS 问题一：第一行代码就出现了如下链接中所示的问题（（解决方法也是按照作者的方法）： https://blog.csdn.net/qq_44816024/article/details/108381151 具体方法如下链接中作者所述(我选用的清华源)： https://blog.csdn.net/aboy2018/article/details/90210229?utm_medium=distribute.pc.
conda创建的新环境到指定的目录
xiangfengl的专栏
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软件包的默认位置是用户的.conda文件夹,使用--prefix或-p选项指定写入环境文件的位置。例如 conda create -pC:\ProgramData\Anaconda3\envs python=3.7 -y 创建一个名为tensorflow，驻留在C:\ProgramData\Anaconda3\envs，而不是默认.conda环境 删除新建的环境 conda remove -n tensorflow --all ...
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