pip和conda可以混用,但需要注意一些潜在的问题。 pip和conda的不同之处: pip是Python的默认包管理器,特别适用于安装Python包,它依赖于requirements.txt文件来记录包的列表。 conda是Anaconda发行版中附带的包管理器,它不仅可以安装Python包,还可以安装其他语言的包(如C或C++库、R包等),并且具有强大的环境管理能力,可...
遵循以上规则，可安全混用 pip 和 conda 的同时保持环境稳定。记住：当混用导致问题时，重建环境往往比修...
如果预计某项目需要混用conda与pip,最好的做法是将此安装放入一个专门的conda环境中,以保护其他环境免受pip可能会进行的任何修改,因为conda环境是独立的,允许不同版本的包存在 conda.io/docs/user-guid 在conda环境中,尽可能使用硬链接而不是复制文件。如果安装了相同的一组包,每个新的conda环境将只需要少量额外的...
如果预计某项目需要混用conda与pip,最好的做法是将此安装放入一个专门的conda环境中,以保护其他环境免受pip可能会进行的任何修改,因为conda环境是独立的,允许不同版本的包存在 https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-environments.html 在conda环境中,尽可能使用硬链接而不是复制文件。如果安装了相同的一组...
尽管可以混用pip和conda,但在混用之前需要明确自己使用的是哪个包管理器,并了解潜在的问题。建议在conda环境中使用conda来安装和管理包,以保证环境的一致性和可重复性。当需要使用pip时,最好在conda环境中使用`pip`命令来避免命令冲突。在使用过程中,要小心处理包的依赖关系,以避免兼容性问题。
如果安装了一组类似的包,则每个新的 conda 环境只需要少量的额外磁盘空间。许多用户仅使用 conda 安装后的默认环境,如果此环境因 pip 和 conda 混用而变得混乱,则更难恢复。如果单独创建了 conda 环境,则后续可以轻松删除和重新创建环境,而不会影响其他功能。
conda 会覆盖pip安装的包,pip 不会覆盖conda的包。 尽量避免混用,如果必须要混用,先用conda再用pip。 验证conda会覆盖pip的包 用pip 安装numpy,记录下安装的版本 $ pipinstallnumpy Installingcollected packages: numpy Successfullyinstallednumpy-1.21.5
尽管可以混用pip和conda,但在混用之前需要明确自己使用的是哪个包管理器,并了解潜在的问题。建议在conda环境中使用conda来安装和管理包,以保证环境的一致性和可重复性。当需要使用pip时,最好在conda环境中使用`pip`命令来避免命令冲突。在使用过程中,要小心处理包的依赖关系,以避免兼容性问题。
以下是一个有效的解决方案,帮助用户在项目中合理使用 PyTorch,同时避免 Conda 和 Pip 混用所导致的问题。 1. 创建虚拟环境 首先,我们推荐用户创建一个干净的 Conda 虚拟环境,以便于管理不同项目的依赖。 conda create-nmyenvpython=3.8 1. 上面的命令创建一个名为myenv的虚拟环境,并安装 Python 3.8。
总的来说，虽然pip和conda可以混用，但是为了保持环境的整洁和依赖关系的正确，建议尽量只用其中一个工具...