python导出requirements.txt的几种方法以及环境配置详细流程
一、pip
1、导出结果含有路径
导出结果会存在路径,生成的requirements.txt文件在当前目录下。
pip freezen > requirements.txt
2、导出不带路径的
生成的requirements.txt文件在当前目录下。
pip list --format=freeze >requirement.txt
生成requirements.txt,pip freeze会将当前PC环境下所有的安装包都进行生成,再进行安装的时候会全部安装很多没有的包.此方法要注意。
二、Conda
1、导出requirements.txt
a.导出
conda list -e > requirements.txt
b.导入安装
conda install --yes --file requirements.txt
2、导出yml 文件
a.导出
conda env export > freeze.yml
b.导入安装
conda env create -f freeze.yml
三、第三方包:pipreqs(推荐)
使用pipreqs,这个工具的好处是可以通过对项目目录的扫描,发现使用了哪些库,生成依赖清单。
step1:安装pipreqs(默认没有安装)
pip install pipreqs
step2:使用pipreqs导出
在python项目的根目录下 使用
pipreqs ./
如果报错,则采用下面的代码
pipreqs ./ --encoding=utf-8
生成的requirements.txt文件在当前目录下。
四、环境配置一般流程
1、创建并激活conda环境
conda create -n 环境名称 python=3.10 anaconda conda activate 环境名称
2、安装requirements文件的pip源的包
pip install -r requirements.txt
3、安装正确版本的pytorch+torchvision+cuda
具体的版本的下载代码可以在这里查到
这里举例
# CUDA 11.6 conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia # CUDA 11.7 conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia # CPU Only conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 cpuonly -c pytorch
4、完整流程举例
这里的环境名称取名为condatestenv
conda create -n condatestenvpython=3.10 anaconda conda activate condatestenv pip install -r requirements.txt conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
总结
到此这篇关于python导出requirements.txt的几种方法以及环境配置详细流程的文章就介绍到这了,更多相关python导出requirements.txt内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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