我只需要导入virtualenvirtualenvironment中的Anaconda.yml环境文件。在
我之所以需要这样做是因为在nVidia Jetson TX2开发板上,我无法安装和运行Anaconda发行版(它与ARM架构不兼容)。相反,Virtualenv和Jupyter安装并运行得非常完美。在
.yml文件如下所示:
name: tfdeeplearning
channels:
- defaults
dependencies:
- bleach=1.5.0=py35_0
- certifi=2016.2.28=py35_0
- colorama=0.3.9=py35_0
- cycler=0.10.0=py35_0
- decorator=4.1.2=py35_0
- entrypoints=0.2.3=py35_0
- html5lib=0.9999999=py35_0
- icu=57.1=vc14_0
- ipykernel=4.6.1=py35_0
- ipython=6.1.0=py35_0
- ipython_genutils=0.2.0=py35_0
- ipywidgets=6.0.0=py35_0
- jedi=0.10.2=py35_2
- jinja2=2.9.6=py35_0
- jpeg=9b=vc14_0
- jsonschema=2.6.0=py35_0
- jupyter=1.0.0=py35_3
- jupyter_client=5.1.0=py35_0
- jupyter_console=5.2.0=py35_0
- jupyter_core=4.3.0=py35_0
- libpng=1.6.30=vc14_1
- markupsafe=1.0=py35_0
- matplotlib=2.0.2=np113py35_0
- mistune=0.7.4=py35_0
- mkl=2017.0.3=0
- nbconvert=5.2.1=py35_0
- nbformat=4.4.0=py35_0
- notebook=5.0.0=py35_0
- numpy=1.13.1=py35_0
- openssl=1.0.2l=vc14_0
- pandas=0.20.3=py35_0
- pandocfilters=1.4.2=py35_0
- path.py=10.3.1=py35_0
- pickleshare=0.7.4=py35_0
- pip=9.0.1=py35_1
- prompt_toolkit=1.0.15=py35_0
- pygments=2.2.0=py35_0
- pyparsing=2.2.0=py35_0
- pyqt=5.6.0=py35_2
- python=3.5.4=0
- python-dateutil=2.6.1=py35_0
- pytz=2017.2=py35_0
- pyzmq=16.0.2=py35_0
- qt=5.6.2=vc14_6
- qtconsole=4.3.1=py35_0
- requests=2.14.2=py35_0
- scikit-learn=0.19.0=np113py35_0
- scipy=0.19.1=np113py35_0
- setuptools=36.4.0=py35_1
- simplegeneric=0.8.1=py35_1
- sip=4.18=py35_0
- six=1.10.0=py35_1
- testpath=0.3.1=py35_0
- tk=8.5.18=vc14_0
- tornado=4.5.2=py35_0
- traitlets=4.3.2=py35_0
- vs2015_runtime=14.0.25420=0
- wcwidth=0.1.7=py35_0
- wheel=0.29.0=py35_0
- widgetsnbextension=3.0.2=py35_0
- win_unicode_console=0.5=py35_0
- wincertstore=0.2=py35_0
- zlib=1.2.11=vc14_0
- pip:
- ipython-genutils==0.2.0
- jupyter-client==5.1.0
- jupyter-console==5.2.0
- jupyter-core==4.3.0
- markdown==2.6.9
- prompt-toolkit==1.0.15
- protobuf==3.4.0
- tensorflow==1.3.0
- tensorflow-tensorboard==0.1.6
- werkzeug==0.12.2
- win-unicode-console==0.5
prefix: C:\Users\Marcial\Anaconda3\envs\tfdeeplearning
pip可以从
requirements.txt
文件安装,如下所示 序列中作为键的值的项pip
在.yml
文件中,但没有破折号:假设文件的结尾看起来像:
^{pr2}$(即pip的条目缩进以使其成为有效的YAML文件), 命名为
^{3}$anaconda-project.yml
,您可以:生成一个
requirement.txt
文件,该文件可用于:请注意:
非pip包可能无法从PyPI获得
当前的pip版本是18.1,需求列表中的版本是旧的
根据官方的YAML FAQ,使用
.yml
作为 只有在推荐的.yaml
扩展名。在现代的文件系统上,情况并非如此。我 不知道水蟒是不是,像往常一样,不听话,或者你 在这件事上有选择权。自从几年前引入二元车轮以来 支持它们的软件包,通常(对我来说)是可能的 只需要使用virtualenvs和pip。从而规避 因水蟒不100%遵守法规而引起的问题 所有包都是最新的(与PyPI相比)。
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