终端中运行 conda install 命令后一直显示“Solving environment: \ ”

初步接触深度学习,在配置环境方面出了点问题,运行 conda install 命令时,卡在 "Solving environment: \ "。

网上搜索发现,

一般可能的原因就是以下几种

  1. 环境解析耗时

    • Conda 在安装包时需要解析当前环境,并解决依赖冲突。这一过程可能非常耗时,特别是当你有多个已安装的包或依赖关系复杂时。
    • 如果网络速度较慢或存在代理问题,这一过程会进一步延长。
  2. 网络问题

    • 如果网络不稳定或者访问 Anaconda 仓库(或 PyTorch、NVIDIA 仓库)速度较慢,可能导致解决环境的过程非常缓慢。
  3. 缓存问题

    • Conda 的包缓存可能存在损坏,或者某些索引文件需要更新,导致解析时间增加。
  4. 依赖冲突

    • 如果你试图安装的包(例如 pytorch==2.4.0pytorch-cuda=11.8)在当前环境中与已有的包存在冲突,Conda 会尝试反复寻找可行的解决方案,导致过程变得极为缓慢。

运行时间参考

  • 正常情况下,解决环境 的时间取决于依赖复杂性和网络状况:
    • 简单依赖关系:1~5 分钟。
    • 复杂依赖或网络慢:可能需要 10~30 分钟。
  • 如果超过 30 分钟仍未完成,大家可以尝试下面解决方法。

解决办法

1. 加速解析过程
  • 添加 --no-deps 选项(如果确信依赖关系没有问题):

    bash 复制代码
    conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia --no-deps

    比如我在我的安装指令后面加上此选项,就会跳过依赖检查,直接安装指定的包,速度会快很多。

2. 更新 Conda 和清理缓存
  • 确保你的 Conda 是最新版本:

    bash 复制代码
    conda update conda
  • 清理缓存:

    bash 复制代码
    conda clean --all
3. 使用 Mamba 替代 Conda

Mamba 是 Conda 的一个更快的替代工具,用于环境管理和包安装,特别适合解决 Conda 缓慢的问题。

  • 安装 Mamba:

    bash 复制代码
    conda install mamba -n base -c conda-forge
  • 使用 Mamba 安装包:

    bash 复制代码
    mamba install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
4. 检查网络
  • 测试网络连接,确保能够访问 Conda 和 PyTorch 仓库:

    bash 复制代码
    ping repo.anaconda.com ping pypi.org
  • 如果有网络问题,可以尝试配置国内镜像(如清华或阿里云):

    • 清华 TUNA Conda 镜像:

      bash 复制代码
      conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main conda config --set show_channel_urls yes
5. 使用全新环境
  • 如果依赖冲突导致解析过慢,建议创建一个新的 Conda 环境并重新安装。可以参考下文的安装方式

VS Code 中如何创建一个专门的虚拟环境(深度学习项目)_vscode怎么给项目创建虚拟环境-CSDN博客

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