复现conda环境及Python 项目路径（PYTHONPATH）问题——基于Ubuntu

精准复制整个环境
- [1. 安装 conda-pack](#1. 安装 conda-pack)
- [2. 打包环境](#2. 打包环境)
- [3. 发给对方](#3. 发给对方)
- [4. 修复路径](#4. 修复路径)
- 再激活环境
[在同一台 Linux / Ubuntu 机器上，给另一个用户传大文件](#在同一台 Linux / Ubuntu 机器上，给另一个用户传大文件)
- 使用共享目录（推荐服务器）
[Python 项目路径（PYTHONPATH）问题](#Python 项目路径（PYTHONPATH）问题)
- 最推荐解决方案（标准科研项目做法）

精准复制整个环境

适合：

服务器迁移
离线环境
不想重新下载依赖
CUDA 复杂环境

1. 安装 conda-pack

bash 复制代码

conda install -c conda-forge conda-pack

2. 打包环境

将环境名awdpcnn更换为自己的conda环境

bash 复制代码

conda activate awdpcnn

conda pack -o awdpcnn.tar.gz

得到：

text 复制代码

awdpcnn.tar.gz

3. 发给对方

对方解压：

bash 复制代码

mkdir -p ~/envs/awdpcnn

tar -xzf awdpcnn.tar.gz -C ~/envs/awdpcnn

4. 修复路径

执行：

bash 复制代码

sudo apt update
sudo apt install python-is-python3

这个包会自动创建：

text 复制代码

/usr/bin/python -> /usr/bin/python3

然后执行

bash 复制代码

~/envs/awdpcnn/bin/conda-unpack

再激活环境

bash 复制代码

source ~/envs/awdpcnn/bin/activate

在同一台 Linux / Ubuntu 机器上，给另一个用户传大文件

假设：

当前用户：userA
目标用户：userB
文件：

text 复制代码

/home/userA/awdpcnn.tar.gz

使用共享目录（推荐服务器）

建立公共共享目录：

bash 复制代码

sudo mkdir -p /shared

开放权限：

bash 复制代码

sudo chmod 777 /shared

然后：

bash 复制代码

cp pinn_env.tar.gz /shared/

另一个用户：

bash 复制代码

cp /shared/pinn_env.tar.gz ~/

如果有权限问题

bash 复制代码

sudo chmod 644 /shared/awdpcnn.tar.gz
sudo chmod 777 /shared

Python 项目路径（PYTHONPATH）问题

当前项目结构：

text 复制代码

AW-DPCNN/
│
├── src/
│   ├── trainers/
│   ├── models/
│   └── ...
│
└── scripts/
    └── train.py

而：

python 复制代码

from src.trainers.workflow import train_and_evaluate

要求：

text 复制代码

AW-DPCNN 根目录

必须在 Python 搜索路径里。

最推荐解决方案（标准科研项目做法）

在项目根目录执行：

bash 复制代码

export PYTHONPATH=$(pwd)

然后再运行