【发布时间】:2017-04-03 15:50:07
【问题描述】:
我希望 conda 的根环境将所有包复制到另一个环境中。如何才能做到这一点?
【问题讨论】:
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你的意思是“...复制所有的包从另一个环境”[进入根目录]?
我希望 conda 的根环境将所有包复制到另一个环境中。如何才能做到这一点?
【问题讨论】:
可以选择将依赖项名称/url/版本复制到文件中。
推荐
通常,在新环境中工作比更改root 更安全。但是,请考虑在尝试更改之前备份现有环境。通过在演示环境中测试这些命令来验证所需的结果。例如,备份您的 root 环境:
λ conda activate root
λ conda env export > environment_root.yml
λ conda list --explicit > spec_file_root.txt
选项
选项 1 - YAML 文件
在第二个环境中(例如myenv),export names+ 到一个 yaml 文件:
λ activate myenv
λ conda env export > environment.yml
然后update the first environment+(例如root)与yaml文件:
λ conda env update --name root --file environment.yml
选项 2 - 克隆环境
使用--clone 标志克隆环境(参见@DevC 的帖子):
λ conda create --name myclone --clone root
这基本上是创建环境的直接副本。
选项 3 - 规范文件
创建一个spec-file++ 以附加来自环境的依赖项(请参阅@Ormetrom):
λ activate myenv
λ conda list --explicit > spec_file.txt
λ conda install --name root --file spec_file.txt
或者,复制一个新环境(推荐):
λ conda create --name myenv2 --file spec_file.txt
另见
conda env 了解有关 env 子命令的更多详细信息。activate (Windows) 和 source activate (Linux/Mac OS)。较新版本的 conda 可以使用 conda activate(这可能需要通过 conda init 对您的 shell 配置进行一些设置)。conda env
附加内容
似乎有一个未记录的 conda run 选项可帮助在特定环境中执行命令。
# New command
λ conda run --name myenv conda list --explicit > spec_file.txt
后一个命令在没有激活/停用步骤的环境中运行命令时有效。请参阅下面的等效命令:
# Equivalent
λ activate myenv
λ conda list --explicit > spec_file.txt
λ deactivate
请注意,这可能是一项实验性功能,因此在正式采用公共 API 之前,这可能不适合生产环境。
+自原始帖子以来,Conda 文档发生了变化;链接已更新。++规范文件仅适用于在同一操作系统上创建的环境。与前两个选项不同,spec-files 仅捕获指向 conda 依赖项的链接;不包括 pip 依赖项。
【讨论】:
conda/pip 包。我不熟悉你描述的设置。
要复制您的根环境(名为base),您可以使用以下命令;使用 Anaconda3-5.0.1 为我工作:
conda create --name <env_name> --clone base
您可以使用以下命令列出所有安装在 conda 环境中的包
conda list -n <env_name>
【讨论】:
当设置一个新环境时,我需要新环境中的基本环境中的包(通常是这种情况),我在提示符下使用 spec-file.txt 构建一个相同的 conda 环境:
conda list --explicit > spec-file.txt
spec 文件包括例如基础环境的包。
然后使用提示将软件包安装到新环境中:
conda create --name myenv --file spec-file.txt
base 中的包随后在新环境中可用。
【讨论】:
我还遇到了将环境克隆到另一台机器上的麻烦,并想提供一个答案。我遇到的关键问题是当当前环境包含无法直接从conda install 或pip install 获得的开发包时解决错误。对于这些情况,我强烈推荐conda-pack(见this answer):
pip install conda-pack
或者,
conda install conda-pack
然后备份环境,使用当前环境只需省略 my_env 名称,
# Pack environment my_env into my_env.tar.gz
$ conda pack -n my_env
# Pack environment my_env into out_name.tar.gz
$ conda pack -n my_env -o out_name.tar.gz
# Pack environment located at an explicit path into my_env.tar.gz
$ conda pack -p /explicit/path/to/my_env
和恢复,
# Unpack environment into directory `my_env`
$ mkdir -p my_env
$ tar -xzf my_env.tar.gz -C my_env
# Use Python without activating or fixing the prefixes. Most Python
# libraries will work fine, but things that require prefix cleanups
# will fail.
$ ./my_env/bin/python
# Activate the environment. This adds `my_env/bin` to your path
$ source my_env/bin/activate
# Run Python from in the environment
(my_env) $ python
# Cleanup prefixes from in the active environment.
# Note that this command can also be run without activating the environment
# as long as some version of Python is already installed on the machine.
(my_env) $ conda-unpack
【讨论】: