$ micromamba create -n from_file -f spec_file.txt -c conda-forge 注:您可以通过重复参数来传递多个文本规范文件-f,--file。 Conda YAML 规范文件 更强大的是YAML如下文件,因为它们已经包含所需的环境名称和要使用的通道: name: testenv channels: - conda-forge dependencies: - python >=3.6,<3.7 - ...
安装时指定版本减少搜索空间conda install python=3.7.4 安装R包时指定R的版本也会极大减小搜索空间 (R包因其数目众多,也是生物类软件依赖解析较慢的原因之一)conda install r-base=4.0.2 r-ggplot2=3.3.2 采用mamba加速软件依赖解析 [mamba采用c++重写了部分解析过程,这个提速效果是很明显的] (安装好mamba后就...
micromambacan be used to install lock files generated byconda-lockwithout having to installconda-lock. Simply invokemicromamba createwith the-foption, providing an environment lockfile whose name ends with-lock.ymlor-lock.yaml; for instance: ...
Import an exported environment from a YAML file OpenGator(Mamba Navigator): Open JupyterLab: Development mamba create -c conda-forge -y -n gator python jupyterlab=3 mamba install -c conda-forge -y -n gator --file requirements_dev.txt conda activate gator pip install -e.jupyter server exten...
如果安装的软件提供了environment.yaml那么用起来,文件中对应的软件版本都很明确,解析依赖关系时更快。也可以按前面提供的方式导出一个已经配置好的环境的yaml文件,在其它电脑配置时直接读取。(具体导出方式见Bioconda软件安装神器:多版本并存、环境复制、环境导出。
How to install packages from an environment yaml into a micromamba docker base image? I'm trying to build a custom docker container with specific volume mount locations using the qiime2-amplicon-2024.2 distribution. Here's my docker file: FROM mambaorg/micromamba:1.5.6 SHELL ["/usr/local/bi...
问如何在rstudio服务器中使用mamba/conda包EN使用Python的一定对著名的科学计算集成环境Anaconda（miniconda...
<env_name> # 移除环境 conda remove -n <env_name> --all # 导出环境信息为yaml conda env export > environment.yaml # 列出所有环境 # 你当前的环境旁有一个*标识 conda env list # 显示环境信息 conda info conda info --envs # 设置channel权限 conda config --set channel_priority strict/...
pip install timm mixup增强和EMA用到了timm 数据增强Cutout和Mixup 为了提高成绩我在代码中加入Cutout和Mixup这两种增强方式。实现这两种增强需要安装torchtoolbox。安装命令: pip install torchtoolbox Cutout实现,在transforms中。 fromtorchtoolbox.transformimportCutout# 数据预处理transform=transforms.Compose([transforms...
pip install timm mixup增强和EMA用到了timm 数据增强Cutout和Mixup 为了提高成绩我在代码中加入Cutout和Mixup这两种增强方式。实现这两种增强需要安装torchtoolbox。安装命令: pip install torchtoolbox Cutout实现,在transforms中。 from torchtoolbox.transform import Cutout ...