Anaconda安装第三方包时遇到的问题及解决方法笔
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Anaconda安装第三方包时遇到的问题及解决方法笔相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 1.Anaconda找包,安装包时,遇到PackageNotFoundError: ''Package missing in current channels"解决方法:
https://blog.csdn.net/ksws0292756/article/details/79192268
2.按照上述步骤,执行conda install tensorflow solving environment一直转圈圈,解决方法:
先执行conda upgrade --all命令,再安装。
anaconda使用教程+直接环境拷贝移植所遇到的问题解决
文章目录
anaconda的使用
简介
讲述为什么要使用anaconda
windows下anaconda安装
查看系统内的环境:
conda info --e
创建环境
conda create -n env_name python=2.7
创建以env_name为名的带有python27的环境
环境激活
source activate xxx
切换到base环境
activate
退出环境
source deactivate xxx
删除环境
conda remove -n xxx --all
安装包
conda install package
pip install package
查看已安装的包
conda list
更新包
conda update package
conda update -n [name] [packagename] #升级name环境的名为packagename的包
移除包
conda remove package
conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包
pip uninstall package
更换国内源
安装错误conda:command not found
新建不了环境的问题HTTP超时
环境复制
conda导出已有环境:
conda env export > environment.yaml
环境会被保存在 environment.yaml文件中。当我们想再次创建该环境,或根据别人提供的.yaml文件复现环境时,可以:
conda env create -f environment.yaml
就可以复现安装环境。移植过来的环境只是安装了你原来环境里用conda install等命令直接安装的包,你用pip之类装的东西没有移植过来,需要你重新安装。
pip导出安装的库到requirements.txt
pip freeze > requirements.txt
pip导入requirements.txt中列出的库到系统
pip install -r requirements.txt
在环境移植的过程中,如果想要在不联网的情况下直接复制别的机器或者自己的环境,可以将env下面对应的环境直接进行拷贝,(只适用于anacoda大版本相近anaconda2与3应该是不行的因为对应路径就已经有了变化),直接将整个环境复制然后全部拷贝到新环境的路径文件夹中
注意:
mobaxterm直接拖动拷贝到本机时候link文件是不会被拷贝下来的 会使得环境失效 然后解决方案是 通过tar进行压缩之后将环境压缩包拷贝到新的机器文件夹下面 解压即可 如果想改变环境名字 直接更改环境对应的文件夹名字即可
以上是关于Anaconda安装第三方包时遇到的问题及解决方法笔的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章