conda

将 virtualenv 环境迁移到 Conda 环境#工作记录如果我想保留virtualenv现有的包，如何迁移到 Conda 环境？实现思路其实很简单，但流程稍显麻烦，就是导出virtualenv现有的包列表，然后在conda虚拟环境中重新安装，本质上还是新建与之相同的conda虚拟环境并重新安装包，但是，有些情况下可能也不得不使用这种方案，所谓有备无患，多一种创想总是好的。

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二、机器学习中Python变量基础像C语言和Matlab一样，变量名由字母、数字、下划线组成（但不能以数字开头，字母区分大小写）变量名不能与内置的函数同名。

ai环境cuda cudnn conda torch整体迁移 wsl docker运行没问题的环境，wsl先关停wsl --shutdown 然后导出复制到迁移机器上wsl --export U24 E:\wsl\u24.tar 使用wsl版挂成虚拟机wsl --import U24 E:\wsl\ubuntu E:\wsl\u24.tar 使用docker版挂成镜像docker import E:\wsl\u24.tar my-ubuntu:custom 启动docker容器，挂载本地目录过去，命令行界面交互。docker run -it --rm --gpus all -v D:\

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conda相关操作直接使用conda install torch==1.12.0会报错，因为 Conda 通常使用 pytorch 作为包名（而非 torch）正确使用方法：

ubuntu安装docker，conda，tmux，btop，nvitop1. 更新系统软件包2. 安装必要的依赖包3. 添加 Docker 的 GPG 密钥 (来自华为云镜像)

Conda 与 Spyder 环境管理作为 Python 科学计算领域的黄金搭档，Anaconda 和 Spyder 为研究人员和数据分析师提供了强大的工作环境。本文将详细介绍如何使用 Conda 管理 Python 环境，并在 Spyder IDE 中灵活切换这些环境，助你打造高效的 Python 开发工作流。

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windows安装conda在Windows上安装Conda（Anaconda或Miniconda）的步骤如下：1. 下载安装程序 • Anaconda（包含大量科学计算库）:

conda管理python环境服务容错治理框架resilience4j&sentinel基础应用---微服务的限流/熔断/降级解决方案-CSDN博客

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conda 常用命令要安装 conda，必须首先选择适合的安装程序。 conda 分为 anaconda 和 miniconda，anaconda 是一个包含了许多常用库的集合版本，miniconda 是精简版本（只包含conda、pip、zlib、python 以及它们所需的包）

conda添加新python版本环境，如何激活和销毁执行后将返回基础环境（base）。或简写为：当前激活的环境会标注 * 。用于快速复制环境配置。生成的 .yml 文件可用于重建环境。

在 Conda 中，包的安装路径在电脑的哪里在 Conda 中，包的安装路径取决于你的 Conda 安装方式和环境类型（base 或其他虚拟环境）。以下是不同情况下的详细说明：

conda和bash主环境的清理好的！要管理和清理 Conda（或 Bash）安装的包，可以按照以下步骤进行，避免冗余依赖，节省磁盘空间。

LLaMA-Factory部署以及大模型的训练（细节+新手向）经过一段时间的探索，从手动编写训练代码到寻求框架辅助训练，遇到了各种各样的问题。前面我介绍了dify的部署，但是并没有详细介绍使用方式，是因为我在尝试利用dify的时候碰到了很多困难，总结下来首先就是他的环境和端口通信问题比较难以解决，所以我就没有去讲。这几天我又尝试了使用国产的训练框架LLaMa-Factory，发现它更容易上手，环境配置更简单，并且经过尝试已经初步得出的成果，所以这篇文章我会为大家讲解从部署开始如何使用LLaMa-Factory训练自己的大模型的流程

ai环境conda带torch整体迁移。conda打包好的GPU版torch环境，其实很简单，就是conda装好的torch环境env整体打包，然后到新机器上再解压到env路径。打开搭建好的环境，找自己路径，我默认的是这个。 cd/root/anaconda3/envs/ 然后整个文件夹打包。tar -czvf animatex.tar.gz animatex/

[Mac] 使用homebrew安装miniconda使用虚拟环境可以对不同项目的依赖进行隔离。可以使用venv或者conda来创建和使用虚拟环境。考虑到我基本不使用Anaconda提供的图形化管理界面以及常用包，因为选择安装miniconda（默认只包含 python 和 conda）。

道剑剑非道

QT 打包安装程序【windeployqt.exe】报错c000007d原因：Conda巨坑无语，E:\SoftWare\Qt\5.14.2\msvc2017\bin\windeployqt.exe 优先把Conda环境关联的Qt动态库打包过来了，没有打包E:\SoftWare\Qt\5.14.2\msvc2017\bin\目录下的库

什么时候使用Python 虚拟环境（venv）而不用conda是的！python3.9 -m venv rtdetr_env 是 Python 原生的虚拟环境（venv），而 conda 是另一个流行的虚拟环境管理工具（来自 Anaconda/Miniconda）。下面我会详细对比两者的区别，并讲解 venv 的基本用法。

在WSL2+Ubuntu22.04中通过conda pack导出一个conda环境包，然后尝试导入该环境包如何导出一个离线conda环境？有两种方式，一种是导出env.yml即环境配置，一种是通过conda pack导出为一个环境包，前者只是导出配置（包括包名、版本等），而后者是直接将环境中所有的内容打包，但是后者要求导出和导出的平台和conda版本尽可能相似，否则可能有未知的问题。本次实践中，我的导出和导入平台和版本是一致的，以验证可行性。

解决conda虚拟环境安装包却依旧安装到base环境下最近跑项目装包装到几度崩溃，包一直没有安装到正确位置，为此写下这篇文章记录一下，也希望能帮到有需要的人。（此文章开发环境为anaconda和window）

如何在 Conda 环境中降级 Python 版本：详细指南Python 版本的管理在开发过程中至关重要，特别是在处理不同项目需求时。对于使用 Conda 环境的 Python 程序员来说，版本管理不仅仅是安装不同的 Python 版本，还涉及到依赖关系的兼容性和库的稳定性。本篇文章将详细介绍如何在 Conda 环境中降级 Python 版本，并保证环境的稳定性与兼容性。