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需求:本机环境迁移到服务器,方便在服务器上训练、测试大批量的数据。
conda install -c conda-forge conda-pack
conda pack -n 环境名称 -o 环境名称.tar.gz
mkdir -p learning3d
tar -xzf learning.tar.gz
conda info -e
conda activate learnig3d
该方案在实际使用过程中,并不顺利,安装requirements时候,会提示依赖包各种版本不匹配。
conda env export > 文件路径/文件名称.yaml
# 例如,导出xx.yaml文件为例:
conda env export > /home/xx.yaml
pip freeze > 文件路径/文件名称.txt
# 例如, 以导出到/home下的example.yaml文件为例:
pip freeze > /home/example.txt
conda env create -f 文件
# 例如,上面生成的example.yaml文件,将其复制到目标机上后执行:
conda env create -f /home/example.yaml
pip install -r requirements.txt
注意:
在服务器环境下不需要提前新建环境,否则在创建conda环境时,会提示已经重复命名,错误如下:
CondaValueError: prefix already exists: /opt/conda/envs/learning3d
出现此问题后,可以先删除提前建立好的conda环境,如下:
conda env remove -n learning3d
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