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配置 Anaconda 的环境目录和包目录

标签
开发/语言/Python/Anaconda
开发/语言/Python
字数
822 字
阅读时间
4 分钟

可以使用

shell
conda info

来查看 anaconda 现在配置的用户存储环境和包的目录。

默认情况下,执行 conda info 将会有类似下面的输出:

shell
$ conda info

     active environment : base
    active env location : /opt/conda
            shell level : 1
       user config file : /home/neko/.condarc
 populated config files : /opt/conda/.condarc
          conda version : 4.10.1
    conda-build version : not installed
         python version : 3.8.10.final.0
       virtual packages : __cuda=12.2=0
                          __linux=6.2.0=0
                          __glibc=2.31=0
                          __unix=0=0
                          __archspec=1=x86_64
       base environment : /opt/conda  (writable)
      conda av data dir : /opt/conda/etc/conda
  conda av metadata url : https://repo.anaconda.com/pkgs/main
           channel URLs : https://conda.anaconda.org/conda-forge/linux-64
                          https://conda.anaconda.org/conda-forge/noarch
          package cache : /opt/conda/pkgs
                          /home/neko/.conda/pkgs
       envs directories : /opt/conda/envs
                          /home/neko/.conda/envs
               platform : linux-64
             user-agent : conda/4.10.1 requests/2.28.2 CPython/3.8.10 Linux/6.2.0-35-generic ubuntu/20.04.5 glibc/2.31
                UID:GID : 0:0
             netrc file : None
           offline mode : False

但是如果是在类似于 Docker 或者容器化的 Notebook 环境,甚至是正在打包的 Docker 镜像中的话,默认的 $HOME/pkgs$HOME/envs(也就是上图的 /home/neko/pkgs/home/neko/envs),以及 /opt/conda 目录中的数据不一定会被持久化,这个时候我们需要通过

shell
conda config --prepend pkgs_dirs <>
conda config --prepend envs_dirs <>

来配置 anaconda 的环境目录和包目录:

创建需要配置的目录

shell
mkdir -p .conda/pkgs
mkdir -p .conda/envs

执行配置设定

shell
conda config --prepend pkgs_dirs $(pwd)/.conda/pkgs
conda config --prepend envs_dirs $(pwd)/.conda/envs

然后我们可以通过再次执行 conda info 命令来查看是否配置成功

shell
$ conda info

     active environment : base
    active env location : /opt/conda
            shell level : 1
       user config file : /home/neko/.condarc
 populated config files : /opt/conda/.condarc
                          /home/neko/.condarc
          conda version : 4.10.1
    conda-build version : not installed
         python version : 3.8.10.final.0
       virtual packages : __cuda=12.2=0
                          __linux=6.2.0=0
                          __glibc=2.31=0
                          __unix=0=0
                          __archspec=1=x86_64
       base environment : /opt/conda  (writable)
      conda av data dir : /opt/conda/etc/conda
  conda av metadata url : https://repo.anaconda.com/pkgs/main
           channel URLs : https://conda.anaconda.org/conda-forge/linux-64
                          https://conda.anaconda.org/conda-forge/noarch
          package cache : /mnt/data/disk1/notebooks/demo-1/.conda/pkgs
       envs directories : /mnt/data/disk1/notebooks/demo-1/.conda/envs
                          /opt/conda/envs
                          /home/neko/.conda/envs
               platform : linux-64
             user-agent : conda/4.10.1 requests/2.28.2 CPython/3.8.10 Linux/6.2.0-35-generic ubuntu/20.04.5 glibc/2.31
                UID:GID : 0:0
             netrc file : None
           offline mode : False

当然你也可以通过直接修改

shell
/home/neko/.condarc

或者

shell
/opt/conda/.condarc

来达到同样的效果。

修改之后不要着急安装依赖,这是因为现在我们的环境依然是 base(也就是 Anaconda 的默认环境),这个环境的包目录是 /opt/conda,这个时候如果强行开始安装依赖的话,会导致依赖被安装到 /opt/conda 目录中,而不是我们刚刚配置的目录中。

所以我们需要先创建一个新的环境,然后再安装依赖:

shell
conda create -n demo-1 python=3.8
conda activate demo-1

然后再安装依赖:

shell
pip install -r requirements.txt

如果创建环境的时候没有指定 python 的版本,那么默认会使用 base 环境中的 python 版本,这个时候依然会导致依赖被安装到 /opt/conda 目录中,而不是我们刚刚配置的目录中。你可以通过

shell
which pip

来查看当前环境中的 pip 命令的路径,如果是 /opt/conda/bin/pip 的话,那么就是使用了 base 环境中的 python 版本。

现在要来修复这个问题的话,就需要执行

shell
conda install pip

来安装 pip,然后再执行

shell
pip install -r requirements.txt

完成依赖的安装。

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