Anaconda导出环境文件

Question

如何制作可在其他计算机上使用的anaconda环境文件？

我使用了将anaconda python环境导出到YML conda env export > environment.yml.导出environment.yml包含这一行prefix: /home/superdev/miniconda3/envs/juicyenv,它映射到我的anaconda的位置,这将在其他的PC上不同.

Answer 1

我在conda规范中找不到任何允许您导出没有该prefix: ...行的环境文件的内容.但是,正如Alex在评论中指出的那样,从文件创建环境时,conda似乎并不关心前缀行.

考虑到这一点,如果您希望其他用户不知道您的默认安装路径,您可以grep在写入之前删除前缀行environment.yml.

conda env export | grep -v "^prefix: " > environment.yml

无论哪种方式,其他用户然后运行:

conda env create -f environment.yml

并且环境将安装在其默认的conda环境路径中.

如果要指定与系统的默认路径不同的安装路径(与environment.yml中的'prefix'无关),只需使用-p标志后跟所需的路径.

conda env create -f environment.yml -p /home/user/anaconda3/envs/env_name

Answer 2

• Linux

  conda env export --no-builds | grep -v "前缀" > environment.yml

• 视窗

  conda env export --no-builds | findstr -v "前缀" > environment.yml

理由：默认情况下，conda env export包括构建信息：

$ conda env export
...
dependencies:
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - blas=1.0=mkl
  - boto=2.49.0=py_0
...

您可以在没有构建信息的情况下导出您的环境：

$ conda env export --no-builds
...
dependencies:
  - backcall=0.1.0
  - blas=1.0
  - boto=2.49.0
...

这将环境与 Python 版本和操作系统结合起来。

Answer 3

从要安装在另一台计算机中的环境中保存包的最简单方法是:

$ conda list -e > req.txt

然后你可以使用安装环境

$ conda create -n new environment --file req.txt

如果您使用pip,请使用以下命令:参考https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_freeze/

$ env1/bin/pip freeze > requirements.txt
$ env2/bin/pip install -r requirements.txt

Answer 4

首先激活您的 Conda 环境（下面，myenv 是环境的假定名称）。

conda activate myenv

然后你只需要运行这个命令

conda env export > environment.yml

请注意，您可以将environment.yml 替换为您选择的任何其他文件名。

Answer 5

1. 首先激活您的 conda 环境（您要导出/备份的环境）

conda activate myEnv

2. 将所有包导出到一个文件 (myEnvBkp.txt)

conda list --explicit > myEnvBkp.txt

3. 恢复/导入环境：

conda create --name myEnvRestored --file myEnvBkp.txt

Answer 6

我发现仅以字符串格式导出包比导出整个conda环境更具可移植性。正如之前的答案已经建议的那样：

$ conda list -e > requirements.txt

但是，这requirements.txt包含在操作系统之间不可移植的内部版本号，例如在Mac和之间Ubuntu。在conda env export我们有选项--no-builds但没有 with conda list -e，所以我们可以通过发出以下命令来删除内部版本号：

$ sed -i -E "s/^(.*\=.*)(\=.*)/\1/" requirements.txt 

并在另一台计算机上重新创建环境：

conda create -n recreated_env --file requirements.txt