山西专业制作网站,免费软件站,网页制作与设计是前端吗,可以做游戏广告的网站1 引言 在Anaconda中如果没有指定路径,虚拟环境会默认安装在anaconda所安装的目录下,但如果默认环境的磁盘空间不足#xff0c;无法满足大量安装虚拟环境的需求#xff0c;此时我们需要更改虚拟环境的安装路径#xff0c;有以下两种方案#xff1a; 方案1#xff1a; 每次…1 引言 在Anaconda中如果没有指定路径,虚拟环境会默认安装在anaconda所安装的目录下,但如果默认环境的磁盘空间不足无法满足大量安装虚拟环境的需求此时我们需要更改虚拟环境的安装路径有以下两种方案 方案1 每次创建虚拟环境时手动指定存放路径 方案2修改Anaconda默认的虚拟环境存放路径 本文将介绍conda环境下更改虚拟环境安装路径的方法。 2 更改虚拟环境安装路径 2.1 查看所有虚拟环境及其路径 conda env list 执行命令后显示出当前系统所有的虚拟环境 # conda environments: # base C:\ProgramData\anaconda3 pt * C:\Users\Admin\.conda\envs\pt2.2 查看虚拟环境默认位置 conda config --show 执行命令后显示如下 add_anaconda_token: True add_pip_as_python_dependency: True aggressive_update_packages:- ca-certificates- certifi- openssl allow_conda_downgrades: False allow_cycles: True allow_non_channel_urls: False allow_softlinks: False allowlist_channels: [] always_copy: False always_softlink: False always_yes: None anaconda_anon_usage: True anaconda_upload: None auto_activate_base: True auto_stack: 0 auto_update_conda: True bld_path: changeps1: True channel_alias: https://conda.anaconda.org channel_priority: flexible channel_settings: [] channels:- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main- defaults client_ssl_cert: None client_ssl_cert_key: None clobber: False conda_build: {} create_default_packages: [] croot: C:\Users\Admin\conda-bld custom_channels:pkgs/main: https://repo.anaconda.compkgs/r: https://repo.anaconda.compkgs/msys2: https://repo.anaconda.compkgs/pro: https://repo.anaconda.com custom_multichannels:defaults:- https://repo.anaconda.com/pkgs/main- https://repo.anaconda.com/pkgs/r- https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2local: debug: False default_channels:- https://repo.anaconda.com/pkgs/main- https://repo.anaconda.com/pkgs/r- https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2 default_python: 3.11 default_threads: None deps_modifier: not_set dev: False disallowed_packages: [] download_only: False dry_run: False enable_private_envs: False env_prompt: ({default_env}) envs_dirs:- C:\Users\Admin\.conda\envs- C:\ProgramData\anaconda3\envs- C:\Users\Admin\AppData\Local\conda\conda\envs error_upload_url: https://conda.io/conda-post/unexpected-error execute_threads: 1 experimental: [] extra_safety_checks: False fetch_threads: 5 force: False force_32bit: False force_reinstall: False force_remove: False ignore_pinned: False json: False local_repodata_ttl: 1 migrated_channel_aliases: [] migrated_custom_channels: {} no_plugins: False non_admin_enabled: True notify_outdated_conda: True number_channel_notices: 5 offline: False override_channels_enabled: True path_conflict: clobber pinned_packages: [] pip_interop_enabled: False pkgs_dirs:- C:\ProgramData\anaconda3\pkgs- C:\Users\Admin\.conda\pkgs- C:\Users\Admin\AppData\Local\conda\conda\pkgs proxy_servers: {} quiet: False remote_backoff_factor: 1 remote_connect_timeout_secs: 9.15 remote_max_retries: 3 remote_read_timeout_secs: 60.0 repodata_fns:- current_repodata.json- repodata.json repodata_threads: None report_errors: None restore_free_channel: False rollback_enabled: True root_prefix: C:\ProgramData\anaconda3 safety_checks: warn sat_solver: pycosat unsatisfiable_hints_check_depth: 2 update_modifier: update_specs use_index_cache: False use_local: False use_only_tar_bz2: False verbosity: 0 verify_threads: 1 (pt) PS D:\code\cv conda env list # conda environments: # base C:\ProgramData\anaconda3 pt * C:\Users\Admin\.conda\envs\pt(pt) PS D:\code\cv conda config --show add_anaconda_token: True add_pip_as_python_dependency: True aggressive_update_packages: - ca-certificates - certifi - openssl allow_conda_downgrades: False allow_cycles: True allow_non_channel_urls: False allow_softlinks: False allowlist_channels: [] always_copy: False always_softlink: False always_yes: None anaconda_anon_usage: True anaconda_upload: None auto_activate_base: True auto_stack: 0 auto_update_conda: True bld_path: changeps1: True channel_alias: https://conda.anaconda.org channel_priority: flexible channel_settings: [] channels:- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main- defaults client_ssl_cert: None client_ssl_cert_key: None clobber: False conda_build: {} create_default_packages: [] croot: C:\Users\Admin\conda-bld custom_channels:pkgs/main: https://repo.anaconda.compkgs/r: https://repo.anaconda.compkgs/msys2: https://repo.anaconda.compkgs/pro: https://repo.anaconda.com custom_multichannels:defaults:- https://repo.anaconda.com/pkgs/main- https://repo.anaconda.com/pkgs/r- https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2local: debug: False default_channels:- https://repo.anaconda.com/pkgs/main- https://repo.anaconda.com/pkgs/r- https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2 default_python: 3.11 default_threads: None deps_modifier: not_set dev: False disallowed_packages: [] download_only: False dry_run: False enable_private_envs: False env_prompt: ({default_env}) envs_dirs:- C:\Users\Admin\.conda\envs- C:\ProgramData\anaconda3\envs- C:\Users\Admin\AppData\Local\conda\conda\envs error_upload_url: https://conda.io/conda-post/unexpected-error execute_threads: 1 experimental: [] extra_safety_checks: False fetch_threads: 5 force: False force_32bit: False force_reinstall: False force_remove: False ignore_pinned: False json: False local_repodata_ttl: 1 migrated_channel_aliases: [] migrated_custom_channels: {} no_plugins: False non_admin_enabled: True notify_outdated_conda: True number_channel_notices: 5 offline: False override_channels_enabled: True path_conflict: clobber pinned_packages: [] pip_interop_enabled: False pkgs_dirs:- C:\ProgramData\anaconda3\pkgs- C:\Users\Admin\.conda\pkgs- C:\Users\Admin\AppData\Local\conda\conda\pkgs proxy_servers: {} quiet: False remote_backoff_factor: 1 remote_connect_timeout_secs: 9.15 remote_max_retries: 3 remote_read_timeout_secs: 60.0 repodata_fns:- current_repodata.json- repodata.json repodata_threads: None report_errors: None restore_free_channel: False rollback_enabled: True root_prefix: C:\ProgramData\anaconda3 safety_checks: warn sat_solver: pycosat separate_format_cache: False shortcuts: True show_channel_urls: True signing_metadata_url_base: None solver: classic solver_ignore_timestamps: False ssl_verify: True subdir: win-64 subdirs:- win-64- noarch target_prefix_override: track_features: [] unsatisfiable_hints: True unsatisfiable_hints_check_depth: 2 update_modifier: update_specs use_index_cache: False use_local: False use_only_tar_bz2: False verbosity: 0 verify_threads: 1在输出的内容中找到envs_dirs这里显示的有三个路径第一个就是虚拟环境默认的安装路径。 envs_dirs:- C:\Users\Admin\.conda\envs- C:\ProgramData\anaconda3\envs- C:\Users\Admin\AppData\Local\conda\conda\envs 2.3 添加环境路径 在D盘根目录下创建.conda文件夹通过命令将此路径添加到虚拟环境默认安装路径 conda config --add envs_dirs D:/.conda 添加完成后再次查看 envs_dirs:- D:\.conda- C:\Users\Admin\.conda\envs- C:\ProgramData\anaconda3\envs- C:\Users\Admin\AppData\Local\conda\conda\envsD:\.conda已经成为默认安装路径第一个安装路径 注意如果D:\.conda在路径中已经存在但不是排在第一个执行命令后D:\.conda路径会变成第一个位置即成为默认安装路径。 2.4 创建虚拟环境 conda create -n wav2lip pyton3.9 执行命令后虚拟环境已经安装到D:\.conda目录下 3 conda环境介绍 Conda是一个开源的包管理器和环境管理系统用于安装、运行和更新包和其依赖项。它是由Anaconda, Inc.以前称为Continuum Analytics创建用于支持Python程序开发但它也可以用来管理来自其他语言的包。Conda使得包管理和环境隔离变得简单对于处理多个项目中的依赖关系和版本控制尤其有用。 Conda是一个强大的工具对于管理复杂的Python项目和环境至关重要。它简化了包管理和环境设置使得Python开发更加容易和高效。通过使用Conda开发者可以确保他们的项目在不同机器和操作系统上都能以相同的方式运行大大提高了项目的可移植性和可复现性。 3.1 Conda的核心功能 包管理Conda作为包管理器可以安装、更新和移除Python包。它通过Conda仓库如Anaconda Cloud或Conda Forge来获取包。 环境管理Conda允许用户创建隔离的环境以便于不同项目可以拥有不同的库和/或Python版本。这在处理不兼容的依赖项或不同项目的需求时非常有用。 跨平台Conda支持Linux、OS X和Windows并允许创建跨平台的Python环境。 开源Conda是开源的允许用户查看源代码并对其进行改进。 3.2 使用Conda的优势 解决依赖性问题Conda可以自动解决包之间的依赖关系简化了安装过程。 环境隔离创建独立的环境可以避免包之间的版本冲突使得项目更稳定。 易于使用Conda的命令行界面简单直观易于学习和使用。 广泛的包支持Conda支持Python的许多流行库和应用程序。 社区支持作为一个流行的工具Conda拥有一个活跃的社区用户可以从中找到支持和资源。 3.3 Conda环境的创建和管理 创建新环境使用conda create命令创建一个新环境可以指定Python版本和所需的包。 激活环境使用conda activate命令来激活环境。 安装包在激活的环境中使用conda install命令来安装新的包。 环境列表使用conda env list来查看所有可用的Conda环境。 移除环境使用conda env remove命令来移除不再需要的环境。 3.4 应用场景 数据科学和机器学习Conda非常适合于数据科学和机器学习项目这些项目通常需要多个库和框架。 软件开发软件开发者使用Conda来管理项目依赖确保一致的开发环境。 教学和学术研究教师和研究人员使用Conda来创建具有特定库和工具的环境用于教学和研究。 3.5 常用命令 Conda 是一个开源的包管理器和环境管理器广泛用于管理Python环境和包。以下是一些常用的 Conda 命令 安装 Conda 包: conda install [package-name]: 安装指定的包。 创建和管理环境: conda create --name [env-name]: 创建一个新的环境。conda activate [env-name]: 激活指定环境。conda deactivate: 退出当前环境。conda env list: 列出所有可用的环境。 管理包: conda list: 在当前环境中列出所有已安装的包。conda update [package-name]: 更新指定的包。conda remove [package-name]: 移除指定的包。 搜索包: conda search [package-name]: 搜索可用的包版本。 环境导出和导入: conda env export environment.yml: 导出当前环境的配置到一个YAML文件。conda env create -f environment.yml: 使用YAML文件创建一个新环境。 更新 Conda: conda update conda: 更新 Conda 到最新版本。 查看 Conda 信息: conda info: 显示关于 Conda 的信息。