python导出requirements.txt的几种方法及环境配置流程
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python导出requirements.txt的几种方法及环境配置流程
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
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