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有没有人知道如何在conda中激活env时自动设置环境变量？我已经尝试编辑*/bin/activate,但是为每个创建的新env添加了新的环境变量.我想设置特定于每个env的env变量.

当我尝试在 conda 环境中运行 Python 脚本时，出现以下导入错误

(squad) azada@scholar-fe00:~/Desktop/Toy-Problem-Team-2 $ python3 train.py 
Traceback (most recent call last):
  File "train.py", line 21, in <module>
    from tensorboardX import SummaryWriter
  File "/home/azada/miniconda3/envs/squad/lib/python3.6/site-packages/tensorboardX/__init__.py", line 5, in <module>
    from .torchvis import TorchVis
  File "/home/azada/miniconda3/envs/squad/lib/python3.6/site-packages/tensorboardX/torchvis.py", line 11, in <module>
    from .writer import SummaryWriter
  File "/home/azada/miniconda3/envs/squad/lib/python3.6/site-packages/tensorboardX/writer.py", line 15, in <module>
    from .event_file_writer import EventFileWriter
  File "/home/azada/miniconda3/envs/squad/lib/python3.6/site-packages/tensorboardX/event_file_writer.py", line 28, in <module>
    from .proto import event_pb2
  File "/home/azada/miniconda3/envs/squad/lib/python3.6/site-packages/tensorboardX/proto/event_pb2.py", line 7, in <module>
    from google.protobuf import descriptor as _descriptor
  File "/home/azada/miniconda3/envs/squad/lib/python3.6/site-packages/google/protobuf/descriptor.py", line …

我正在创建一个Django Web应用程序,并使用Conda来管理所需的包和虚拟环境.我想在激活环境后立即设置环境变量(Django设置位置).它还应该将当前目录更改为我的项目目录.

我之前使用过virtualenvwrapper,我刚刚将命令添加到postactivate脚本中.

如何使用Conda实现这一目标？

最近有人建议我作为包管理器查看 conda。不幸的是，我没有成功地找到如何让我的编译器找到与 conda 安装的仅标头库？理想情况下，我希望根本不必手动指定编译器的路径。

（上下文是我来自 macOS 上的自制软件，它会在正确的位置创建符号链接。显然这是 conda 避免的。但是，如果有一种简单的方法来编译简单的示例就好了！）

例子

例如，如果我的代码是下面的代码。注意：这个问题是通用的，与特定的包无关，我也不想再次手动指定我的特定虚拟环境。

#include <iostream>
#include <xtensor/xarray.hpp>
#include <xtensor/xio.hpp>

int main()
{
  xt::xarray<double> a
    {{1.0, 2.0, 3.0},
     {2.0, 5.0, 7.0},
     {2.0, 5.0, 7.0}};

  std::cout << a;
}

我已经使用“安装”了该库

conda create --name example
source activate example
conda install -c conda-forge xtensor-python

现在我想编译

clang++ -std=c++14 test.cpp

请注意，我知道这是有效的：

clang++ -std=c++14 -I~/miniconda3/envs/example/include test.cpp

但我认为这不是我们想要的，因为：

• 该路径包含环境 ( example)。
• 它取决于系统。

我使用 conda 注释来安装tensorflow：

conda create -n tf2.6 python=3.9
conda install tensorflow-gpu=2.6

日志告诉我它已成功安装。然后在Python中，当我导入tensorflow时，它显示无法加载动态库“libcudart.so.11.0”。从日志中发现在安装tensorflow时安装了cudatoolkit和cudnn。在./tf2.6/lib目录下，libcudart.so存在libcudart.so.11.0. 为什么python无法识别呢？有人可以给一些建议。非常感谢。

在我的 conda 环境中，还有另一个版本 tf2.5。它可以完美地工作，但我忘记了如何安装它，因为我安装它的时间很长。