使用conda和pip批量安裝Python包

在debug Yolov5之前，需要按照其txt文件中指定的包的版本來指定安裝工程需要的Python包，截圖如下：

（這里面的torch慎裝，因?yàn)檫@種方式裝的pytorch不吃吃GPU，如果某個(gè)包不想安裝，只要在該行前面輸入注釋符就行）

conda方式批量安裝

進(jìn)入(cd)到txt文件所在文件夾路徑下，運(yùn)行以下命令：

$ conda install --file=requirements_conda.txt

pip方式批量安裝

pip install -r requirements_conda.txt

conda和pip總結(jié)

conda相關(guān)

基本命令

• 查看conda相關(guān)信息：conda info
• 顯示所有的虛擬環(huán)境: conda info -e(–envs)
• 激活環(huán)境：conda activate xxxx
• 關(guān)閉環(huán)境：conda deactivate

創(chuàng)建、刪除虛擬環(huán)境

• 創(chuàng)建環(huán)境： conda create -n xxxx python=3.7 #創(chuàng)建python3.7的xxxx虛擬環(huán)境
• 刪除環(huán)境：conda remove -n xxxx --all //刪除xxxx虛擬環(huán)境

復(fù)制、重命名環(huán)境

Conda是沒有重命名環(huán)境的功能的, 要實(shí)現(xiàn)這個(gè)基本需求, 只能通過愚蠢的克隆-刪除的過程,切記不要直接mv移動(dòng)環(huán)境的文件夾來重命名, 會(huì)導(dǎo)致一系列無法想象的錯(cuò)誤的發(fā)生!

• 克隆oldname環(huán)境為newname環(huán)境: conda create --name newname --clone oldname
• 徹底刪除舊環(huán)境：conda remove --name oldname --all

注意：必須在base環(huán)境下進(jìn)行以上操作，否則會(huì)出現(xiàn)各種莫名的問題。

安裝、更新、卸載安裝包

• 查看已經(jīng)安裝的文件包: conda list
• 指定查看xxx虛擬環(huán)境下安裝的package: conda list -n xxx
• 安裝xxx文件包：conda install xxx
• 更新xxx文件包：conda update xxx
• 卸載xxx文件包：conda uninstall xxx

conda安裝requirements中的包：

conda install --yes --file requirements.txt

但是這里存在一個(gè)問題，如果requirements.txt中的包不可用，則會(huì)拋出“無包錯(cuò)誤”。使用下面這個(gè)命令可以解決這個(gè)問題

while read requirement; do conda install --yes $requirement; done < requirements.txt

如果想要在conda命令無效時(shí)使用pip命令來代替，那么使用如下命令：

while read requirement; do conda install --yes $requirement || pip install $requirement; done < requirements.txt

conda安裝包清理（conda瘦身）

• conda clean -H:查看conda clean使用參數(shù)
• conda clean -p：刪除一些沒用的包，這個(gè)命令會(huì)檢查哪些包沒有在包緩存中被硬依賴到其他地方，并刪除它們
• conda clean -t：可以刪除conda保存下來的tar包。
• conda clean -a：刪除索引緩存、鎖定文件、未使用過的包和tar包。

conda自動(dòng)開啟/關(guān)閉激活

• 關(guān)閉自動(dòng)激活狀態(tài)： conda config --set auto_activate_base false
• 開啟自動(dòng)激活狀態(tài)： conda config --set auto_activate_base true

conda批量導(dǎo)出、安裝：

• 可以導(dǎo)出到.yml文件：conda env export > freeze.yml
• 然后直接創(chuàng)建conda環(huán)境：conda env create -f freeze.yml

解決conda install 下載速度慢，conda數(shù)據(jù)源管理

• 查看配置信息：conda config --show
• 顯示目前conda的數(shù)據(jù)源有哪些: conda config --show channels

添加數(shù)據(jù)源：例如, 添加清華anaconda鏡像：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/
conda config --add channels ?https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

然后運(yùn)行conda clean -i清除索引緩存，保證用的是鏡像站提供的索引

刪除單個(gè)數(shù)據(jù)源:

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

恢復(fù)默認(rèn)源：conda config --remove-key channels

pip相關(guān)

安裝、更新、卸載包

• 列出當(dāng)前緩存的包：pip list
• 安裝xxx包： pip install xxx
• 卸載xxx包： pip uninstall xxx
• 展示指定的已安裝的xxx包: pip show xxx
• 檢查xxx包的依賴是否合適：pip check xxx

pip數(shù)據(jù)源管理

• 顯示目前pip的數(shù)據(jù)源有哪些：pip config list
• 臨時(shí)使用數(shù)據(jù)源：pip install markdown -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

永久使用該數(shù)據(jù)源:

方法一：

pip config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip config set global.trusted-host mirrors.aliyun.com

方法二：配置文件配置

vim ~/.pip/pip.conf

寫入以下內(nèi)容：

[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
trusted-host = mirrors.aliyun.com

記錄一下pip國內(nèi)源

• 阿里云: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
• 中國科技大學(xué): https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
• 豆瓣(douban):  https://pypi.douban.com/simple/
• 清華大學(xué):  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
• 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)：  https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
• 騰訊源： https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

pip批量導(dǎo)出、安裝：

• 生成requirements.txt文件：pip freeze > requirements.txt
• 安裝requirements.txt文件依賴：pip install -r requirements.txt

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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