如果需要导出conda环境的依赖,可以使用conda env export命令: conda env export > environment.yml 这将生成一个名为environment.yml的文件,其中包含了当前conda环境的所有依赖信息。可以根据需要编辑该文件,然后使用conda env create命令重新创建环境: conda env create -f environment.yml 这将根据environment.yml文件中...
$ conda install -c conda pandas $ conda install -c anaconda scikit-learn # 新版本可用 $ conda update pandas $ conda update scikit-learn 之后,你需要手动更新environment.yaml文件,使其与更新的依赖关系保持同步。 $ conda env export > environment.yml Pip Pip也只允许你更新一个指定的软件包,并要求你...
conda 环境相关命令 创建环境 conda create -n env_name python=3.7 --clone another_env -n：n...
目前我有两个文件: environment.yml 用于conda:# run: conda env create --file environment.yml name: test-env dependencies: - python>=3.5 - anaconda 和requirements.txt 用于激活上述 conda 环境后可以使用的 pip:# run: pip install -i requirements.txt docx gooey http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/...
使用yml文件安装python环境(github上、或环境配置文件,这是使用conda来安装环境的,还有一种方法是使用pip,具体看下面即可) conda env create -f environment.yml 导出环境为pip pip freeze > requirements.txt 用pip根据requirement.txt安装python依赖环境 pip install -r requirements.txt ...
conda install numpy - 下载特定版本的库 ：conda install library_name=version 例如，要下载Matplotlib库的特定版本3.2.1，可以执行以下指令：conda install matplotlib=3.2.1 - 从环境文件中下载库 ：conda env update --file environment.yml 如果你有一个包含库及其版本的环境文件（如environment.yml），可以...
conda env export > environment_ptuning.yml 通过yml安装新环境 1 conda env create-f environment_ptuning.yml 导出虚拟环境ptuning中pip的安装包 1 pip freeze>requirements.txt 在新虚拟环境中安装根据requirements.txt中包列表: 1 pip install-r requirements.txt...
在新电脑上,利用生成的 environment_name.yml 文件复现环境:conda env create -f environment.yml 注意:对于 pip 安装的某些包,可能需要单独由 pip 通过类似的方法生成一个包的 list(pip freeze >pip-requirements.txt),在新的电脑中再通过 pip 来安装这些包(pip install -r pip-requirements.txt) ...
用environment.yml 配置文件创建环境 conda env create -f nvironment.yml 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 导出环境文件environment 导出environment.yml环境文件 激活需要导出文件的环境 conda activate env_name
# environment.ymlname: test-conda channels:-defaults dependencies:-python=3.8-pandas>=1.5 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 如果一个新的用户试图在pandas的最新版本是2.0的时候重现环境,那么pandas 2.0将被替代安装。 复制 # 创建并激活一个虚拟环境$ conda envcreate-n env ...