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编程问答

conda 导出环境文件的方法(文件方法)

發(fā)布時間:2023/12/20 编程问答 24 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 conda 导出环境文件的方法(文件方法) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

conda 導(dǎo)出環(huán)境文件的方法(文件方法)
1、導(dǎo)出環(huán)境
conda env export > environment.yml
2、在新機器上重現(xiàn)環(huán)境
conda env create -f environment.yml
此時只有conda環(huán)境里的包,還需要把pip管理器中的包也加入,才能像以前一樣正常使用
3、導(dǎo)出 requirements.txt
pip freeze > requirements.txt
4、安裝requirements.txt (可忽略安裝錯誤)
沒有錯誤,則正常安裝
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
遇到錯誤中斷,使用如下命令
while read requirement; do pip install $requirement -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ; done < R6requirements.txt
值得注意的一點
如果你想遷移的環(huán)境就是base環(huán)境,那么會遇到命名錯誤的問題,最省事的辦法就是換個名字再遷移

conda create -n BBB #將環(huán)境克隆,取名為BBB

鏈接:https://www.jianshu.com/p/4ee474b648af

(R4) zhulab@DESKTOP-574GPKI:~$ conda env export > R4environment.yml
(R4) zhulab@DESKTOP-574GPKI:~$ pip freeze > R4requirements.txt
(R4) zhulab@DESKTOP-574GPKI:~$

(R4) zhulab@DESKTOP-574GPKI:~$ cat R4environment.yml
name: R4
channels:

  • austintwang
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  • bioconda
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
  • conda-forge
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    dependencies:
  • _libgcc_mutex=0.1=conda_forge
  • _openmp_mutex=4.5=1_gnu
  • _r-mutex=1.0.1=anacondar_1
  • aioeasywebdav=2.4.0=py37h89c1867_1001
  • aiohttp=3.8.1=py37h540881e_1
  • aiosignal=1.2.0=pyhd8ed1ab_0
  • alabaster=0.7.12=py_0
  • alsa-lib=1.2.3.2=h166bdaf_0
  • amply=0.1.5=pyhd8ed1ab_0
  • anyio=3.6.1=py37h89c1867_0
  • appdirs=1.4.4=pyh9f0ad1d_0
  • argon2-cffi=21.3.0=pyhd8ed1ab_0
  • argon2-cffi-bindings=21.2.0=py37h540881e_2
  • arpack=3.7.0=hdefa2d7_2
  • async-timeout=4.0.2=pyhd8ed1ab_0
  • asynctest=0.13.0=py_0
  • attmap=0.13.2=pyhd8ed1ab_0
  • attrs=21.4.0=pyhd8ed1ab_0
  • babel=2.10.3=pyhd8ed1ab_0
  • backcall=0.2.0=pyh9f0ad1d_0
  • backports=1.0=py_2
  • backports.functools_lru_cache=1.6.4=pyhd8ed1ab_0
  • bash=5.1.16=hd863ed2_0
  • bash_kernel=0.7.2=py37h89c1867_4
  • bcrypt=3.2.2=py37h540881e_0
  • beautifulsoup4=4.10.0=pyha770c72_0
  • binutils_impl_linux-64=2.36.1=h193b22a_2
  • binutils_linux-64=2.36=hf3e587d_8
  • bioconductor-annotate=1.72.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-annotationdbi=1.56.1=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-batchelor=1.10.0=r41h619a076_1
  • bioconductor-beachmat=2.10.0=r41h619a076_1
  • bioconductor-biobase=2.54.0=r41h5c21468_1
  • bioconductor-biocgenerics=0.40.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-biocio=1.4.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-biocneighbors=1.12.0=r41h619a076_1
  • bioconductor-biocparallel=1.28.3=r41h619a076_0
  • bioconductor-biocsingular=1.10.0=r41h619a076_1
  • bioconductor-biostrings=2.62.0=r41h5c21468_1
  • bioconductor-bsgenome=1.62.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-chromvar=1.16.0=r41h619a076_1
  • bioconductor-cner=1.30.0=r41h5c21468_1
  • bioconductor-complexheatmap=2.10.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-delayedarray=0.20.0=r41h5c21468_1
  • bioconductor-delayedmatrixstats=1.16.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-dirichletmultinomial=1.36.0=r41h93ef201_2
  • bioconductor-genomeinfodb=1.30.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-genomeinfodbdata=1.2.7=r41hdfd78af_1
  • bioconductor-genomicalignments=1.30.0=r41h5c21468_1
  • bioconductor-genomicranges=1.46.1=r41h5c21468_0
  • bioconductor-go.db=3.14.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-hdf5array=1.22.1=r41h5c21468_0
  • bioconductor-impute=1.68.0=r41h77f299f_1
  • bioconductor-iranges=2.28.0=r41h5c21468_1
  • bioconductor-keggrest=1.34.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-limma=3.50.1=r41h5c21468_0
  • bioconductor-loomexperiment=1.12.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-matrixgenerics=1.6.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-motifmatchr=1.16.0=r41h619a076_1
  • bioconductor-preprocesscore=1.56.0=r41h5c21468_2
  • bioconductor-residualmatrix=1.4.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-rhdf5=2.38.0=r41h8b353c4_2
  • bioconductor-rhdf5filters=1.6.0=r41h619a076_1
  • bioconductor-rhdf5lib=1.16.0=r41h5c21468_1
  • bioconductor-rhtslib=1.26.0=r41h5c21468_1
  • bioconductor-rsamtools=2.10.0=r41h619a076_1
  • bioconductor-rtracklayer=1.54.0=r41hdc01c10_2
  • bioconductor-s4vectors=0.32.3=r41h5c21468_0
  • bioconductor-scaledmatrix=1.2.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-scuttle=1.4.0=r41h619a076_1
  • bioconductor-seqlogo=1.60.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-singlecellexperiment=1.16.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-sparsematrixstats=1.6.0=r41h619a076_1
  • bioconductor-summarizedexperiment=1.24.0=r41hdfd78af_0
  • bioconductor-tfbstools=1.32.0=r41h5c21468_1
  • bioconductor-xvector=0.34.0=r41h5c21468_1
  • bioconductor-zlibbioc=1.40.0=r41h5c21468_1
  • blas=1.1=openblas
  • bleach=4.1.0=pyhd8ed1ab_0
  • blosc=1.21.0=h9c3ff4c_0
  • boost-cpp=1.74.0=h6cacc03_7
  • boto3=1.22.9=pyhd8ed1ab_0
  • botocore=1.25.9=pyhd8ed1ab_0
  • bowtie=1.0.0=1
  • bowtie2=2.2.5=py37h22450f8_8
  • brotli=1.0.9=h166bdaf_7
  • brotli-bin=1.0.9=h166bdaf_7
  • brotlipy=0.7.0=py37h540881e_1004
  • bwidget=1.9.14=ha770c72_1
  • bzip2=1.0.8=h7f98852_4
  • c-ares=1.18.1=h7f98852_0
  • ca-certificates=2022.9.24=ha878542_0
  • cached-property=1.5.2=hd8ed1ab_1
  • cached_property=1.5.2=pyha770c72_1
  • cachetools=5.0.0=pyhd8ed1ab_0
  • cairo=1.16.0=ha12eb4b_1010
  • certifi=2022.9.24=pyhd8ed1ab_0
  • cffi=1.15.0=py37hd667e15_1
  • cfitsio=4.0.0=h9a35b8e_0
  • charset-normalizer=2.0.12=pyhd8ed1ab_0
  • coincbc=2.10.5=hcee13e7_1
  • colorama=0.4.5=pyhd8ed1ab_0
  • configargparse=1.5.3=pyhd8ed1ab_0
  • connection_pool=0.0.3=pyhd3deb0d_0
  • cryptography=36.0.2=py37h38fbfac_1
  • curl=7.83.0=h7bff187_0
  • cycler=0.11.0=pyhd8ed1ab_0
  • datrie=0.8.2=py37h5e8e339_3
  • dbus=1.13.6=h5008d03_3
  • decorator=5.1.1=pyhd8ed1ab_0
  • defusedxml=0.7.1=pyhd8ed1ab_0
  • docutils=0.18.1=py37h89c1867_1
  • dropbox=11.30.0=pyhd8ed1ab_0
  • dunamai=1.12.0=pyhd8ed1ab_0
  • entrypoints=0.4=pyhd8ed1ab_0
  • expat=2.4.7=h27087fc_0
  • fastq-screen=0.15.2=pl5321hdfd78af_0
  • fastqc=0.11.9=hdfd78af_1
  • filechunkio=1.8=py_2
  • filelock=3.6.0=pyhd8ed1ab_0
  • flit-core=3.7.1=pyhd8ed1ab_0
  • font-ttf-dejavu-sans-mono=2.37=hab24e00_0
  • font-ttf-inconsolata=3.000=h77eed37_0
  • font-ttf-source-code-pro=2.038=h77eed37_0
  • font-ttf-ubuntu=0.83=hab24e00_0
  • fontconfig=2.13.96=h8e229c2_2
  • fonts-conda-ecosystem=1=0
  • fonts-conda-forge=1=0
  • fonttools=4.34.0=py37h540881e_0
  • freetype=2.10.4=h0708190_1
  • freexl=1.0.6=h7f98852_0
  • fribidi=1.0.10=h36c2ea0_0
  • frozenlist=1.3.0=py37h540881e_1
  • ftputil=5.0.3=pyhd8ed1ab_0
  • gcc_impl_linux-64=9.4.0=h03d3576_14
  • gcc_linux-64=9.4.0=h391b98a_8
  • gdbm=1.18=h0a1914f_2
  • geos=3.10.2=h9c3ff4c_0
  • geotiff=1.7.0=h6593c0a_6
  • get_version=3.5.4=pyhd8ed1ab_0
  • gettext=0.19.8.1=h73d1719_1008
  • gfortran_impl_linux-64=9.4.0=h0003116_14
  • gfortran_linux-64=9.4.0=hf0ab688_8
  • giflib=5.2.1=h36c2ea0_2
  • git=2.34.1=pl5262hc120c5b_0
  • gitdb=4.0.9=pyhd8ed1ab_0
  • gitpython=3.1.27=pyhd8ed1ab_0
  • glpk=4.65=h9202a9a_1004
  • gmp=6.2.1=h58526e2_0
  • google-api-core=2.7.1=pyhd8ed1ab_0
  • google-api-python-client=2.47.0=pyhd8ed1ab_0
  • google-auth=2.6.6=pyh6c4a22f_0
  • google-auth-httplib2=0.1.0=pyhd8ed1ab_0
  • google-cloud-core=2.2.2=pyh6c4a22f_0
  • google-cloud-storage=2.1.0=pyh6c4a22f_0
  • google-crc32c=1.1.2=py37h5d4fa31_3
  • google-resumable-media=2.1.0=pyh6c4a22f_0
  • googleapis-common-protos=1.56.0=py37h89c1867_0
  • graphite2=1.3.13=h58526e2_1001
  • grpcio=1.45.0=py37he500948_0
  • gsl=2.7=he838d99_0
  • gst-plugins-base=1.20.2=hcf0ee16_0
  • gstreamer=1.20.2=hd4edc92_0
  • gxx_impl_linux-64=9.4.0=h03d3576_14
  • gxx_linux-64=9.4.0=h0316aca_8
  • harfbuzz=4.1.0=h40b6f09_0
  • hdf4=4.2.15=h10796ff_3
  • hdf5=1.12.1=nompi_h2386368_104
  • htslib=1.14=h9753748_2
  • httplib2=0.20.4=pyhd8ed1ab_0
  • icu=69.1=h9c3ff4c_0
  • idna=3.3=pyhd8ed1ab_0
  • imagesize=1.4.1=pyhd8ed1ab_0
  • importlib_metadata=4.11.3=hd8ed1ab_1
  • importlib_resources=5.4.0=pyhd8ed1ab_0
  • iniconfig=1.1.1=pyh9f0ad1d_0
  • ipykernel=5.5.5=py37h085eea5_0
  • ipython=7.33.0=py37h89c1867_0
  • ipython_genutils=0.2.0=py_1
  • ipywidgets=7.7.0=pyhd8ed1ab_0
  • jbig=2.1=h7f98852_2003
  • jedi=0.18.1=py37h89c1867_1
  • jinja2=3.0.3=pyhd8ed1ab_0
  • jmespath=1.0.0=pyhd8ed1ab_0
  • joblib=1.1.0=pyhd8ed1ab_0
  • jpeg=9e=h7f98852_0
  • json-c=0.15=h98cffda_0
  • json5=0.9.5=pyh9f0ad1d_0
  • jsonschema=4.4.0=pyhd8ed1ab_0
  • jupyter=1.0.0=py37h89c1867_7
  • jupyter_client=7.1.2=pyhd8ed1ab_0
  • jupyter_console=6.4.3=pyhd8ed1ab_0
  • jupyter_core=4.9.2=py37h89c1867_0
  • jupyter_server=1.17.1=pyhd8ed1ab_0
  • jupyterlab=3.5.0=pyhd8ed1ab_0
  • jupyterlab_pygments=0.1.2=pyh9f0ad1d_0
  • jupyterlab_server=2.14.0=pyhd8ed1ab_0
  • jupyterlab_widgets=1.1.0=pyhd8ed1ab_0
  • kealib=1.4.14=h87e4c3c_3
  • kernel-headers_linux-64=2.6.32=he073ed8_15
  • keyutils=1.6.1=h166bdaf_0
  • kiwisolver=1.4.2=py37h295c915_0
  • krb5=1.19.3=h3790be6_0
  • lcms2=2.12=hddcbb42_0
  • ld_impl_linux-64=2.36.1=hea4e1c9_2
  • legacy-api-wrap=1.2=py_0
  • lerc=3.0=h9c3ff4c_0
  • libbigwig=0.4.6=h41a57b0_2
  • libblas=3.9.0=15_linux64_openblas
  • libbrotlicommon=1.0.9=h166bdaf_7
  • libbrotlidec=1.0.9=h166bdaf_7
  • libbrotlienc=1.0.9=h166bdaf_7
  • libcblas=3.9.0=15_linux64_openblas
  • libclang=13.0.1=default_hc23dcda_0
  • libcrc32c=1.1.2=h9c3ff4c_0
  • libcurl=7.83.0=h7bff187_0
  • libdap4=3.20.6=hd7c4107_2
  • libdeflate=1.10=h7f98852_0
  • libedit=3.1.20191231=he28a2e2_2
  • libev=4.33=h516909a_1
  • libevent=2.1.10=h9b69904_4
  • libffi=3.4.2=h7f98852_5
  • libgcc-devel_linux-64=9.4.0=hd854feb_14
  • libgcc-ng=12.1.0=h8d9b700_16
  • libgd=2.3.3=h283352f_2
  • libgdal=3.4.1=haddd6ec_5
  • libgfortran=3.0.0=1
  • libgfortran-ng=11.2.0=h69a702a_14
  • libgfortran5=11.2.0=h5c6108e_14
  • libgit2=1.4.3=h6529ace_0
  • libglib=2.70.2=h174f98d_4
  • libgomp=12.1.0=h8d9b700_16
  • libiconv=1.16=h516909a_0
  • libkml=1.3.0=h238a007_1014
  • liblapack=3.9.0=15_linux64_openblas
  • libllvm11=11.1.0=hf817b99_3
  • libllvm13=13.0.1=hf817b99_2
  • libnetcdf=4.8.1=nompi_hb3fd0d9_101
  • libnghttp2=1.47.0=h727a467_0
  • libnsl=2.0.0=h7f98852_0
  • libogg=1.3.4=h7f98852_1
  • libopenblas=0.3.20=h043d6bf_1
  • libopus=1.3.1=h7f98852_1
  • libpng=1.6.37=h21135ba_2
  • libpq=14.2=hd57d9b9_0
  • libprotobuf=3.20.0=h6239696_0
  • librttopo=1.1.0=hf69c175_9
  • libsanitizer=9.4.0=h79bfe98_14
  • libsodium=1.0.18=h36c2ea0_1
  • libspatialite=5.0.1=h0e567f8_14
  • libssh2=1.10.0=ha56f1ee_2
  • libstdcxx-devel_linux-64=9.4.0=hd854feb_14
  • libstdcxx-ng=12.1.0=ha89aaad_16
  • libtiff=4.3.0=h542a066_3
  • libuuid=2.32.1=h7f98852_1000
  • libvorbis=1.3.7=h9c3ff4c_0
  • libwebp=1.2.2=h3452ae3_0
  • libwebp-base=1.2.2=h7f98852_1
  • libxcb=1.13=h7f98852_1004
  • libxkbcommon=1.0.3=he3ba5ed_0
  • libxml2=2.9.12=h885dcf4_1
  • libzip=1.8.0=h4de3113_1
  • libzlib=1.2.11=h36c2ea0_1013
  • logmuse=0.2.6=pyh8c360ce_0
  • louvain=0.7.1=py37hcd2ae1e_1
  • lz4-c=1.9.3=h9c3ff4c_1
  • lzo=2.10=h516909a_1000
  • macs2=2.2.6=py37h516909a_0
  • make=4.3=hd18ef5c_1
  • markupsafe=2.1.1=py37h540881e_1
  • matplotlib-inline=0.1.3=pyhd8ed1ab_0
  • metis=5.1.0=h58526e2_1006
  • mistune=0.8.4=py37h5e8e339_1005
  • mpfr=4.1.0=h9202a9a_1
  • multidict=6.0.2=py37h540881e_1
  • munkres=1.0.7=py_1
  • mysql-common=8.0.29=haf5c9bc_0
  • mysql-libs=8.0.29=h28c427c_0
  • nbclassic=0.3.7=pyhd8ed1ab_0
  • nbclient=0.5.13=pyhd8ed1ab_0
  • nbconvert=6.5.0=pyhd8ed1ab_0
  • nbconvert-core=6.5.0=pyhd8ed1ab_0
  • nbconvert-pandoc=6.5.0=pyhd8ed1ab_0
  • nbformat=5.2.0=pyhd8ed1ab_0
  • ncurses=6.2=h58526e2_4
  • nest-asyncio=1.5.4=pyhd8ed1ab_0
  • nomkl=1.0=h5ca1d4c_0
  • notebook-shim=0.1.0=pyhd8ed1ab_0
  • nspr=4.32=h9c3ff4c_1
  • nss=3.76=h2350873_0
  • numexpr=2.8.0=py37h85a3170_102
  • numpy=1.21.6=py37h976b520_0
  • oauth2client=4.1.3=py_0
  • olefile=0.46=pyh9f0ad1d_1
  • openblas=0.3.3=ha44fe06_1
  • openjdk=8.0.312=h7f98852_0
  • openjpeg=2.4.0=hb52868f_1
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packaging @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/packaging_1637239678211/work
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slacker0.14.0
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snowballstemmer @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/snowballstemmer_1637143057757/work
soupsieve @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/soupsieve_1638550740809/work
Sphinx @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/sphinx_1655452194084/work
sphinxcontrib-applehelp1.0.2
sphinxcontrib-devhelp1.0.2
sphinxcontrib-htmlhelp @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/sphinxcontrib-htmlhelp_1621704829796/work
sphinxcontrib-jsmath1.0.1
sphinxcontrib-qthelp1.0.3
sphinxcontrib-serializinghtml @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/sphinxcontrib-serializinghtml_1649380998999/work
statsmodels0.13.1
stdlib-list @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/stdlib-list_1602639452997/work
stone @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/stone_1643284666238/work
stopit1.1.2
tables3.6.1
tabulate @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/tabulate_1614001031686/work
tbb2021.6.0
tenacity8.0.1
terminado @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/terminado_1649103772573/work
testpath @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/testpath_1645693042223/work
texttable @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/texttable_1626204417032/work
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tornado @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/tornado_1648827244717/work
tqdm4.62.3
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umap-learn0.5.2
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watermark2.3.1
wcwidth @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/wcwidth_1600965781394/work
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websocket-client @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/websocket-client_1648562593984/work
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wrapt @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/wrapt_1651495229974/work
xgboost1.6.1
xlrd==1.2.0
yarl @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/yarl_1648966511831/work
yte @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/yte_1651890963093/work
zipp @ file:///home/conda/feedstock_root/build_artifacts/zipp_1643828507773/work
(R4) zhulab@DESKTOP-574GPKI:~$

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的conda 导出环境文件的方法(文件方法)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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