内网机conda环境配置流程

内网机conda环境配置流程

内网机conda环境配置流程（Windows系统）

• 工具
• 方法
• • 方法1：直接打包环境
  • 方法2：从外网批量下载依赖包

多次被公司的内网机搞到崩溃后，我下定决心摸一会鱼写篇文章总结一下，希望以后不需要再用到了。
诚挚感谢几位原作者的分享，我只是搬运工。

工具

内外网电脑各一台，系统都是windows，（重点）一个有权限的老板帮我在两台机子之间拷文件。

方法

0. 首先，在外网也安一个anaconda，创建和内网python版本一致的环境。命令：

conda create --name [environment name] python==[3.7]

python版本不一样的话下的包是不通用的，如果非要自己手动下的话也需要注意一下，比如：

tensorflow-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

，这里面cp37的意思就是适用python3.7.

为什么还需要一台外网机，不直接从镜像网站下包：
很多包是有依赖的前置包的，有的前置包又有自己的前置，如果是全新的环境的话需要安十几个，甚至几十个前置的依赖包，顺序也有好几层。手动去弄太麻烦了，而且也会有版本匹配问题。

方法1：直接打包环境

推荐重新配环境的时候用这种方法，一次就完成了，比较快。

1. 先在外网机上用pip install 把需要的包全都一次性装好。
2. 如果没有安装过conda-pack，需要安一下

conda install conda-pack

可以跑一些基础的代码试一下，没有问题的话就可以开始打包了：

conda pack -n [environment name] -o [target file name].

后半部分也可以不加。打包完成后，拷到内网，开始在内网机上操作。

3. 内网机也需要创建一个环境，但是因为没有网，十有八九会出现HTTP Error，所以需要先设置成离线模式：

conda config --set offline true

4. 内网机创建环境
5. 解包环境
   （这步上周做的，不确定是不是这几个帖子里说的这个步骤了，而且几个帖子好像都不是Windows系统的，无论如何，姑且先粘在这里）

makedir [folder name]
tar -zxvf [env name]. -C [folder name]
source [folder name]/bin/activate

6. 大功告成，activate测一下，反正我自己按照这个做没问题了。

方法2：从外网批量下载依赖包

打包过后的环境用到一半想起有的包没安，以及由于tensroflow-gpu这种我的丐版外网机装不上的高级东西，又搜罗了单个包的安装方法。

1. activate外网机中对应的环境
2. 开始下载

pip download [package] -d ./[target folder]

3. 下载过程中会跳出一些xxx successfully downloaded的提示，在下载的文件夹中手动创建一个<，然后倒序把文件名复制进去，效果如图：
4. 呼叫老板，把下载的文件夹和刚写的txt文件一起拷到内网。
5. 在内网机的环境下安装：
   先cd到文件夹里。
   如果是跨盘，需要先cd到根目录，比如：

cd C:

，以去D盘为例，直接输：

D:

。在目标文件夹里面：

pip install  -

完成！
好像还有一种不会全部更新依赖包的方法，但用那个每次都出错，我也懒得找了，有需要的自己百度一下吧。
这种全部更新的方法的问题就在于依赖包的版本，比如我用的tensorflow是2.3.0，匹配numpy 1.19及以下的某几个版本，但我安另一个包的时候就直接给我更新到更高的版本去了，同一份代码就开始报错。
**解决：**那种方法在我的环境里不好使，我就直接重安了一遍numpy……

如果能帮看到的人节省一点百度的时间我就很高兴啦。