通过.yml文件快速安装环境

万里沧海寄云帆

已于 2025-01-18 14:45:51 修改

阅读量709

点赞数 1

文章标签： python 开发语言 windows

于 2025-01-05 09:36:19 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43214402/article/details/144939077

版权

前提：确保你已经安装了 Anaconda 或 Miniconda：如果还没有安装，可以从 Anaconda官网或 Miniconda官网下载并安装。准备好需要的环境文件.yml，如下是我需要的环境

1.命令创建一个新的环境：

conda env create -f environment.yml

2.查看安装的环境

conda activate pytorch-rl-env

conda list

安装成功，如下包括需要安装的包，以及自动安装的依赖包

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

万里沧海寄云帆

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Spring Cloud配置application.yml与bootstrap.yml区别及多profile配置 | Spring Cloud 6

gmHappy

03-02

6778

`Spring Cloud` 构建于 `Spring Boot` 之上，在 `Spring Boot` 中有两种上下文，一种是 `bootstrap`，另外一种是 `application`。

手动安装environment.yml的依赖包

the_beginner的博客

09-02

3678

在使用文件来管理项目依赖的时候，通常我们会使用Anaconda或Miniconda创建一个环境，这样可以确保所有必需的Python包和特定版本都正确安装。下面是如何手动安装。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

使用environment.yml直接配置python环境

qq_46147236的博客

02-22

6151

导出的environment.yml包含了所有的环境依赖，可以直接用于配置自己的python环境。在python终端 conda create -n 环境名 python=版本。3. 根据environment.yml安装依赖。1. 首先建议创建一个python虚拟环境。2. 切换到虚拟环境下。

JAVA环境安装

热门推荐

crosnken的博客

03-29

2万+

配环境总是一个老生常谈的问题，有些项目写得好的，会把一些冗余的包删除，只留下必要的包，并且手把手教你pip安装，但是有些项目就直接丢一个200~300行的environment.yaml文件或者requirement.txt文件让你自己去配，虽然也有相关的环境配置内容，但能够按照步骤一次通过配置的可能性很低，而且大部分问题会跟系统环境、pytorch版本、anaconda版本有关，最终结果就是有些包配了半天终于配好了，结果代码里面直接一个注释不用了，总之就是让人十分折磨。

annconda安装ymal环境

m0_50866791的博客

04-01

1771

移植过来的环境只是安装了你原来环境里用conda install等命令直接安装的包，你用pip之类装的东西没有移植过来，需要你重新安装。在https://blog.csdn.net/yuzaipiaofei/article/details/80891108中采用了建立pip.ini的方式。清华官方：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/根据别人提供的.yaml文件复现环境时，使用。：依赖项，例如您希望在创建环境时预安装的库。name:生成的环境的名字。

conda生成yml,利用yml创建环境

aac263的博客

12-02

1743

conda利用.yml安装虚拟环境,哦等到停留在solving,解决办法

Spring Boot 中application.yml与bootstrap.yml的区别

08-27

常见的配置文件格式有两种，即`.yml`和`.properties`，它们的作用相同，但`.yml`格式通常被认为更易读和简洁。在Spring Boot项目中，我们通常会看到两个主要的配置文件：`application.yml`和`bootstrap.yml`，它们...

Kafka快速入门（docker-compose-kafka.yml文件）

10-04

快速入门过程中，通过实践操作docker-compose-kafka.yml文件，可以加深对这些概念的理解。随着对Kafka及其docker-compose配置的熟悉程度提升，用户将能够根据业务需求调整配置，例如，通过增加分区数来提高吞吐量...

milvus-standalone-docker-compose.yml

11-21

通过这个配置文件，用户可以快速搭建起Milvus的运行环境，而无需手动进行复杂的安装和配置。在大数据和AI的浪潮下，Milvus正成为一个越来越受关注的项目，通过其简洁且高效的数据管理方式，为AI算法的落地提供了...

安装requirements.yaml 环境

Hanna_512547的博客

06-20

454

Github上下载了开源代码，解压后，有个requirements.yaml文件。查了很多网站，这个文件可以在Base环境下，切换到解压后的代码目录，直接输入命令，即可一键安装所有依赖包，非常方便。 conda env create -f requirements.yaml -n newenv_name (newenv_name就是即将创建的环境名称，可以随便命名）

linux yml文件格式,Spring Boot 装载自定义yml文件

weixin_35717696的博客

05-13

254

yml格式的配置文件感觉很人性化，所以想把项目中的.properties都替换成.yml文件，蛋疼的是springboot自1.5以后就把@configurationProperties中的location参数去掉，各种查询之后发现可以用YamlPropertySourceLoader去装载yml文件，上代码public void onApplicationEvent(ApplicationEnv...

NILMTK的安装（environment.yml版）

weixin_43947334的博客

04-17

1441

非常感谢笨牛大大和王后大大的教程，本人在经过一段时间的碰壁和寻找后也终须找到比较合适的安装方法NILMTK安装的血泪征程（2021-11-04更新）_笨牛慢耕的博客-优快云博客_nilmtk安装 NILMTK安装的血泪征程（2021-11-04更新）_笨牛慢耕的博客-优快云博客_nilmtk安装一开始我是直接根据wwb_0218大大的教程安装库，不过遇到了一些网上也不好找到解决方法的问题，由于图片我没有保存下来，所以大概说一下遇到的问题NILM（非侵入式电力负荷监测）学习笔记 —— 准备工作（一）

python库安装之environment.yml

weixin_52971481的博客

01-05

3559

当你clone一个项目后，首先需要配置所需要的依赖环境，以下介绍了两种情况。requirements.txt,environment.yml是同一类东西，他们提供的是当前软件安装运行所需要的环境或者依赖信息，也就是说这些东西的安装是软件包运行的前提条件。

【Trick】conda指令安装yml文件中的python依赖

m0_65787507的博客

05-04

4638

然后，打开终端，运行conda指令（假设文件名为requirements，实际应用时下列指令应该根据文件名进行修改）。然后，打开终端，运行pip指令（假设文件名为requirements，实际应用时下列指令应该根据文件名进行修改）。，pip主要用于txt文件，conda主要用于yml文件。以下将给出其使用方法。首先，创建一个YAML文件，列出python依赖项。首先，创建一个YAML文件，列出python依赖项。安装python依赖通常使用。

python基础----Conda环境管理、yml依赖安装python环境、pip依赖安装python环境

weixin_30647065的博客

06-26

1707

查看环境 conda env list 创建环境 conda create -n python36 python=3.6 进入环境 source activate python36 activate python36 # windows下搜索包 conda search mxnet* 指定环境，查看已安装的包 conda list -n ...

通过.yml文件创建环境

nk1610099的博客

01-31

781

这种创建环境的方式是通过一个 env.yml 文件来定义 Conda 环境的配置。env.yml 文件是一个 YAML 格式的文件，用于指定环境的名称、依赖的通道（channels）和所需的包及其版本。这种方式非常适合在团队中共享环境配置，或者在不同的机器上复现相同的开发环境。

yml文件

Mar.三月

07-10

6566

yaml 语言（或者说是一种规范吧）可以编写 .yml 文件，和 json 一样是配置文件。也许是有人认为 json 的写法不爽，于是乎发明了这玩意。 YAML 是专门用来写配置文件的语言，非常简洁和强大，远比 JSON 格式方便。 ...

导出了环境配置文件 environment.yml

03-17

### 如何正确使用或检查导出的 `environment.yml` 环境配置文件 #### 正确使用 `environment.yml` 为了确保他人能够顺利使用 `environment.yml` 文件来创建相同的 Python 环境，可以按照以下方法操作： 1. **导出当前环境到 `environment.yml` 文件** 使用 Conda 导出当前环境的依赖关系至 `environment.yml` 文件。命令如下： ```bash conda env export > environment.yml ``` 这一过程会记录环境中所有的包及其版本号以及所使用的 Conda 渠道[^1]。 2. **导入并创建新环境** 当其他开发者接收到该文件时，可以通过运行以下命令重新创建完全一致的环境： ```bash conda env create -f environment.yml ``` 如果目标机器上已存在同名环境，则需先删除旧环境再执行上述指令，或者更改新的环境名称以避免冲突[^3]。 3. **激活新建好的环境** 创建完成后即可正常启动此特定工作区下的虚拟空间继续开发流程。 ```bash conda activate moea ``` #### 验证 `environment.yml` 的内容对于已经生成或将要接收过来的一个 `.yml` 文档来说，对其进行有效性检测非常重要。以下是几种常见的校验方式： - **手动审查结构完整性** 打开文档查看是否有明显的语法错误比如缩进不当等问题；确认开头部分定义了正确的字段如 name 和 dependencies[]等必要组件是否存在缺失情况[^4]。 - **尝试解析重建测试** 将其应用在一个干净的新系统里看能否成功还原预期设置而不报错。如果失败则可能是因为某些本地化路径被硬编码进了清单之中或者是网络连接原因无法下载指定资源等原因造成[^2]。 - **利用工具辅助分析** 存在专门针对 YAML 格式的在线验证器可以帮助快速定位潜在格式方面的问题。另外还可以借助 linter 类型插件集成IDE内部实现自动化扫描功能提升效率减少人为失误几率。 ```python import yaml with open('environment.yml', 'r') as file: try: data = yaml.safe_load(file) print("YAML is valid.") except yaml.YAMLError as exc: print(f"Error in configuration file:\n{exc}") ``` 以上脚本可用于初步判断Python程序层面读取加载是否存在问题。