最近在学习深度学习的相关内容,在论文复现的过程中,由于各个代码所依赖的包和版本都大有不同,因此使用conda来管理虚拟环境是十分方便的。但是conda安装包存在诸多问题,包括默认源下载慢,conda库不全,很多版本的包下载不了等问题。在环境配置上就浪费了很多的时间,最近找到一个比较稳妥的方法,在这里分享给大家。
但是相信很多同学都遇到过下载速度过慢,然后各种倒腾conda的channel,添加镜像源等,我之前也这样尝试过,但有时会出现各种各样的bug,浪费了很多时间。
因此我在网上查询了如何使用pip指定虚拟环境安装依赖包,防止出现本来想安装到虚拟环境1,结果给安到了base环境中。
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