Anaconda 导出环境文件

我在 conda 规范中找不到任何允许您在没有 prefix: ... 行的情况下导出环境文件的内容。但是，就像评论中的 Alex pointed out 一样，conda 在从文件创建环境时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，您可以在写入 environment.yml 之前删除带有 grep 的前缀行。

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

无论哪种方式，其他用户都会运行：

conda env create -f environment.yml

并且该环境将安装在其默认的 conda 环境路径中。

如果您想指定与系统默认安装路径不同的安装路径（与 environment.yml 中的“前缀”无关），只需使用 -p 标志，后跟所需路径。

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

请注意，Conda 建议手动创建 environment.yml，如果您想要跨平台（Windows/Linux/Mac）共享您的环境，这一点尤其重要。在这种情况下，您可以省略 prefix 行。

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从要安装到另一台计算机的环境中保存软件包的最简单方法是：

$ conda list -e > req.txt

然后你可以使用安装环境

$ conda create -n <environment-name> --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

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

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

基本原理：默认情况下，conda env export 包含构建信息：

$ 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
...

它将环境与 Python 版本和操作系统解开。

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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。

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首先激活您的 conda 环境（您要导出/备份的环境）

conda activate myEnv

将所有包导出到文件 (myEnvBkp.txt)

conda list --explicit > myEnvBkp.txt

恢复/导入环境：

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

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

$ conda list -e > requirements.txt

但是，此 requirements.txt 包含不能在操作系统之间移植的版本号，例如在 Mac 和 Ubuntu 之间。在 conda env export 中，我们有选项 --no-builds 但没有 conda list -e，因此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 

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对我来说，康达给出的程序有效：

https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#sharing-an-environment

但只有在 anaconda 提示/控制台中执行。

VSCode 终端只生成了一个 yml 文件，其中包含指向我的环境的路径，但没有明确列出依赖项中的包。

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对于 Windows 用户

打开 CMD Conda 激活 SpidersEnv conda env export > SpidersEnv.yml 然后浏览用户文件夹并搜索 SpidersEnv.yml

这也是backup（导出）您的环境的另一种方式

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