创建与主要 Python 安装相同的虚拟环境（包括 CUDA 依赖项）

Question

我目前在我大学的服务器上工作，我正在使用 Python 与 Tensorflow 和 Cuda。我在本地机器上构建了一些机器学习模型并将它们复制到服务器上，它们在基本的 Python 安装中运行良好。 但是，我想安装一些额外的软件包，并且我还想确保我不必担心服务器上安装的软件更新可能会导致我的代码出现问题。 我没有也无法获得管理员权限来在我的个人目录之外安装任何程序或模块，因为我只是普通用户和以上的学生。

现在我想知道是否有一种简单的方法可以将主要的 Python 安装克隆到我的主文件夹中的虚拟环境中。我基本上可以创建一个新的虚拟环境并安装 Tensorflow 等，但是当我尝试在我的私人计算机上使用 Cuda 进行设置时，我发现它非常令人沮丧。此外，我发现访问服务器（登录凭据、vpn、2 因素授权）相当复杂，因此我想尽量减少尝试自定义安装模块时经常需要的试错时间。

Answer 1

方法一： 使用“pip freeze > requirements.txt”生成需求文件并使用“pip install -r requirements.txt”命令使用需求文件安装所有需求。

方法 2： 使用 virtualenv-clone 包克隆现有环境。
https://pypi.org/project/virtualenv-clone/