Conda环境导出与导入如何实现

免费教程 2024年05月09日 13:44

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这篇文章主要讲解了“Conda环境导出与导入如何实现”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Conda环境导出与导入如何实现”吧！

环境导出#-n后面的参数是服务器A要克隆的环境名称,>后跟着我们要保存的路径文件名称condaenvexport-nyolos>/data/yolos.yaml

如下：

ubuntu@VM-0-17-ubuntu:/$condaenvexport-nyolos>/data/yolos.yaml

当然我么也可以先切换到我们想要导出的conda环境中再进行导出。

ubuntu@VM-0-17-ubuntu:/$sourceactivateyolos(yolos)ubuntu@VM-0-17-ubuntu:/$condaenvexport>/data/dino.yaml

导出的文件如下：

name:yoloschannels:-defaultsdependencies:-_libgcc_mutex=0.1=main-_openmp_mutex=5.1=1_gnu-blas=1.0=mkl-ca-certificates=2023.01.10=h06a4308_0-certifi=2022.12.7=py37h06a4308_0-cudatoolkit=10.1.243=h7bb024c_0-freetype=2.12.1=h5a9f257_0-giflib=5.2.1=h6eee18b_3-intel-openmp=2021.4.0=h06a4308_3561-jpeg=9e=h7f8727e_0-lcms2=2.12=h4be6417_0-ld_impl_linux-64=2.38=h2181459_1-lerc=3.0=h395c915_0-libdeflate=1.17=h6eee18b_0-libffi=3.4.2=h7a678d5_6-libgcc-ng=11.2.0=h2234567_1-libgomp=11.2.0=h2234567_1-libpng=1.6.37=hbc83047_0-libstdcxx-ng=11.2.0=h2234567_1-libtiff=4.5.0=h7a678d5_2-libwebp=1.2.4=h21a3e52_1-libwebp-base=1.2.4=h6eee18b_1-lz4-c=1.9.4=h7a678d5_0-mkl=2021.4.0=h06a4308_640-mkl-service=2.4.0=py37h7f8727e_0-mkl_fft=1.3.1=py37hd3c417c_0-mkl_random=1.2.2=py37h61133e4_0-ncurses=6.4=h7a678d5_0-ninja=1.10.2=h06a4308_5-ninja-base=1.10.2=hd09550d_5-numpy-base=1.21.5=py37ha15fc14_3-openssl=1.1.1t=h7f8727e_0-pip=22.3.1=py37h06a4308_0-python=3.7.16=h7a1cb2a_0-readline=8.2=h6eee18b_0-setuptools=65.6.3=py37h06a4308_0-six=1.16.0=pyhd3eb1b0_1-sqlite=3.40.1=h6082296_0-tk=8.6.12=h2ccaba5_0-wheel=0.38.4=py37h06a4308_0-xz=5.2.10=h6eee18b_1-zlib=1.2.13=h6eee18b_0-zstd=1.5.2=ha4553b6_0-pip:-addict==2.4.0-charset-normalizer==3.1.0-cloudpickle==2.2.1-coloredlogs==15.0.1-cycler==0.11.0-cython==0.29.33-filelock==3.9.0-flatbuffers==23.3.3-fonttools==4.38.0-huggingface-hub==0.13.2-humanfriendly==10.0-idna==3.4-importlib-metadata==6.0.0-kiwisolver==1.4.4-matplotlib==3.5.3-mpmath==1.2.1-multiscaledeformableattention==1.0-numpy==1.21.6-nvidia-cublas-cu11==11.10.3.66-nvidia-cuda-nvrtc-cu11==11.7.99-nvidia-cuda-runtime-cu11==11.7.99-nvidia-cudnn-cu11==8.5.0.96-onnx==1.13.1-onnxruntime==1.14.1-opencv-python==4.7.0.72-packaging==23.0-pandas==1.3.5-pillow==9.4.0-protobuf==3.20.3-pycocotools==2.0.6-pyparsing==3.0.9-python-dateutil==2.8.2-pytz==2022.7.1-pyyaml==6.0-requests==2.28.2-scipy==1.7.3-seaborn==0.12.2-submitit==1.4.5-sympy==1.10.1-termcolor==2.2.0-timm==0.6.12-torch==1.13.1-torchvision==0.14.1-tqdm==4.65.0-typing-extensions==4.5.0-urllib3==1.26.14-yapf==0.32.0-zipp==3.15.0prefix:/home/ubuntu/.conda/envs/yolos

随后我么只需要将该文件上传到另一个服务器上后执行导入环境命令即可。

文件互传

先前博主互传两文件是都需要先从一个服务器上下载到本地，随后再上传到另一个服务器上，那么可不可以直接两个服务器之间互传呢？肯定是可以的。

两个服务器间互传文件首先可以使用wget命令：如下循环往复一直报如下错误：百度了下也没有找到解决方法。

ubuntu@VM-0-5-ubuntu:~/data$wgetftp://42.194.134.136:22//data/yolos.yaml--2023-03-1810:38:40--ftp://42.194.134.136:22//data/yolos.yaml=>‘yolos.yaml'Connectingto42.194.134.136:22...connected.Errorinserverresponse.Closing.Retrying.

wget命令失败

rsync命令

将目标服务器文件下载到本服务器。

rsyncubuntu@42.194.134.136:/data/yolos.yaml/home/ubuntu/data/

OK成功，需要注意的是需要输入目标服务器的密码

将本服务器文件上传到目标服务器

rsync/data/yolos.tyamlubuntu@192.168.0.10:/home/ubuntu/data

文件上传成功后我们便可导入conda环境了。

condaenvcreate-fdata/yolos.yaml

需要给.conda文件写入权限：

sudochmoda+w.conda

再次执行：报错了，这个是由于该环境中需要配置CUDA算子导致的。