conda环境移植

conda环境移植

拷贝环境

(1)进入要拷贝的conda环境:

conda activate [env_name]

或者

source activate [env_name]

(2)导出当前conda环境到某个文件:

conda env export > env_filename.yaml

当前环境将被保存在env_filename.yaml文件中

(3)导出当前conda环境通过pip安装的包:

pip freeze > requirements.txt

因为conda环境中有的包实际上是通过pip安装的,这种包是无法通过(1)中的方法导出的。

复现环境

(1)复现conda环境

conda env create -f env_filename.yaml

(2)复现conda环境中pip安装的包:

pip install -r requirements.txt

原文地址:https://www.cnblogs.com/sxy370921/p/11631593.html

时间: 2024-10-31 11:05:50

conda环境移植的相关文章

转载---jupyter中添加conda环境---kernel配置

最近使用conda创建了多个虚拟环境,想到直接在jupyter notebook中进行kernel配置,网上找了许多方法,最终找到一个比较合理的,特此记录以下: 原链接: 来自 LeonHuo https://www.cnblogs.com/hgl0417/p/8204221.html 原内容如下: jupyter中添加conda环境 安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境,但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境. 实际上是由于在虚拟环境下缺少kernel.js

MiniGui开发:ubuntu-14.04环境移植MiniGui

开发项目在嵌入式平台上使用MiniGui作为用户界面开发工具,在工作之余准备在ubuntu14.04上搭建一个测试环境,这样代码测试起来比较方便. 前前后后搞了好多天,遇到了很多麻烦,但是最后还是跑通了.作为一个之前对minigui完全不懂的小白来说,真的需要好好摸索. 总结一下:minigui真的很坑!如果不是项目必须的东西,我建议读者,能不用就不用. 问题:(1)minigui官方提供的依赖库已经是好多年前的,在移植过程中很容易出现安装错误,亲测! (2)据说官方貌似不再维护了.所以即使遇到

Sublime Text Windows版使用Conda环境

{ "cmd": ["C:\\Users\\User_Name\\.conda\\envs\\Env_Name\\python.exe", "-u", "$file"], "file_regex": "^[ ]*File \"(...*?)\", line ([0-9]*)", "selector": "source.python&quo

在conda环境中pip使用清华源秒速安装skimage、opencv、tensorflow等python库

pip install scikit-image -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install tensorflow==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 或者 豆瓣源 pip install xx -i https://pyp

开源包管理系统和环境管理系统 Conda

开源包管理系统和环境管理系统 Conda 简介 在做 Python 开发时,或许你接触过 virtualenv,他可以为不同的环境安装不同的 Python 环境支持.如果你还知道 virtualenvwrapper,你会发现它用起来更加方便,它是对 virtualenv 的封装,可以很方便的创建和管理多个不同的开发环境.关于 virtualenv 和 virtualenvwrapper 的介绍可以参考以下内容: Linux下使用 virtualenv 虚拟独立 Python 环境 Python

conda 用法

conda 基础用法 1.创建环境(创建一个叫 py36,python 版本为 3.6 的环境) 创建的环境在默认路径 conda create -n py36 python=3.6 通过以下方式指定路径 conda create --prefix="/data/envs/my_py_env" python=3.6.3 2.删除环境(例子为删除名为py36的环境) conda remove -n py36 --all 3.激活环境(例子为激活名为py36的环境) conda activ

linux下多版本python环境配置

1. 依赖pyenv安装使用git # yum install git -y # yum -y install gcc make patch gdbm-devel openssl-devel sqlite-devel readline-devel zlib-devel bzip2-devel 2. 创建用户python # useradd python # passwd python 3. 使用python用户登录 su – python 4. 开始部署pyenv pyenv安装方式: pyen

【转】将 Linux 应用程序移植到 64 位系统上

原文网址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-port64.html 随着 64 位体系结构的普及,针对 64 位系统准备好您的 Linux® 软件已经变得比以前更为重要.在本文中,您将学习如何在进行语句声明.赋值.位移.类型转换.字符串格式化以及更多操作时,防止出现可移植性缺陷. 0 评论: Harsha S. Adiga, 软件工程师, IBM 2006 年 5 月 18 日 内容 在 IBM Bluemix 云平台上开发并部署您的下一个

深度学习(TensorFlow)环境搭建:(三)Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN7+Anaconda4.4+Python3.6+TensorFlow1.3

紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一.安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务,想使用GPU就必须要使用CUDA.