配置 Anaconda 的环境目录和包目录
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开发/语言/Python/Anaconda
开发/语言/Python
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813 字
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4 分钟
可以使用
shell
conda info来查看 anaconda 现在配置的用户存储环境和包的目录。
默认情况下，执行 conda info 将会有类似下面的输出：
shell
$ conda info
active environment : base
active env location : /opt/conda
shell level : 1
user config file : /home/neko/.condarc
populated config files : /opt/conda/.condarc
conda version : 4.10.1
conda-build version : not installed
python version : 3.8.10.final.0
virtual packages : __cuda=12.2=0
__linux=6.2.0=0
__glibc=2.31=0
__unix=0=0
__archspec=1=x86_64
base environment : /opt/conda (writable)
conda av data dir : /opt/conda/etc/conda
conda av metadata url : https://repo.anaconda.com/pkgs/main
channel URLs : https://conda.anaconda.org/conda-forge/linux-64
https://conda.anaconda.org/conda-forge/noarch
package cache : /opt/conda/pkgs
/home/neko/.conda/pkgs
envs directories : /opt/conda/envs
/home/neko/.conda/envs
platform : linux-64
user-agent : conda/4.10.1 requests/2.28.2 CPython/3.8.10 Linux/6.2.0-35-generic ubuntu/20.04.5 glibc/2.31
UID:GID : 0:0
netrc file : None
offline mode : False但是如果是在类似于 Docker 或者容器化的 Notebook 环境，甚至是正在打包的 Docker 镜像中的话，默认的 $HOME/pkgs 和 $HOME/envs（也就是上图的 /home/neko/pkgs 和 /home/neko/envs），以及 /opt/conda 目录中的数据不一定会被持久化，这个时候我们需要通过
shell
conda config --prepend pkgs_dirs <目录>
conda config --prepend envs_dirs <目录>来配置 anaconda 的环境目录和包目录：
创建需要配置的目录
shell
mkdir -p .conda/pkgs
mkdir -p .conda/envs执行配置设定
shell
conda config --prepend pkgs_dirs $(pwd)/.conda/pkgs
conda config --prepend envs_dirs $(pwd)/.conda/envs然后我们可以通过再次执行 conda info 命令来查看是否配置成功
shell
$ conda info
active environment : base
active env location : /opt/conda
shell level : 1
user config file : /home/neko/.condarc
populated config files : /opt/conda/.condarc
/home/neko/.condarc
conda version : 4.10.1
conda-build version : not installed
python version : 3.8.10.final.0
virtual packages : __cuda=12.2=0
__linux=6.2.0=0
__glibc=2.31=0
__unix=0=0
__archspec=1=x86_64
base environment : /opt/conda (writable)
conda av data dir : /opt/conda/etc/conda
conda av metadata url : https://repo.anaconda.com/pkgs/main
channel URLs : https://conda.anaconda.org/conda-forge/linux-64
https://conda.anaconda.org/conda-forge/noarch
package cache : /mnt/data/disk1/notebooks/demo-1/.conda/pkgs
envs directories : /mnt/data/disk1/notebooks/demo-1/.conda/envs
/opt/conda/envs
/home/neko/.conda/envs
platform : linux-64
user-agent : conda/4.10.1 requests/2.28.2 CPython/3.8.10 Linux/6.2.0-35-generic ubuntu/20.04.5 glibc/2.31
UID:GID : 0:0
netrc file : None
offline mode : False当然你也可以通过直接修改
shell
/home/neko/.condarc或者
shell
/opt/conda/.condarc来达到同样的效果。
修改之后不要着急安装依赖，这是因为现在我们的环境依然是 base（也就是 Anaconda 的默认环境），这个环境的包目录是 /opt/conda，这个时候如果强行开始安装依赖的话，会导致依赖被安装到 /opt/conda 目录中，而不是我们刚刚配置的目录中。
所以我们需要先创建一个新的环境，然后再安装依赖：
shell
conda create -n demo-1 python=3.8
conda activate demo-1然后再安装依赖：
shell
pip install -r requirements.txt如果创建环境的时候没有指定 python 的版本，那么默认会使用 base 环境中的 python 版本，这个时候依然会导致依赖被安装到 /opt/conda 目录中，而不是我们刚刚配置的目录中。你可以通过
shell
which pip来查看当前环境中的 pip 命令的路径，如果是 /opt/conda/bin/pip 的话，那么就是使用了 base 环境中的 python 版本。
现在要来修复这个问题的话，就需要执行
shell
conda install pip来安装 pip，然后再执行
shell
pip install -r requirements.txt完成依赖的安装。
Nisekoi
絢香猫