anaconda - 使用 conda 安装软件包如何更改我的 python 版本并删除 conda？-6ren

anaconda - 使用 conda 安装软件包如何更改我的 python 版本并删除 conda？

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 01:03:36

我一直在使用 Anaconda 和 python 2.7

$ python
Python 2.7.14 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Dec  7 2017, 17:05:42) 
[GCC 7.2.0] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

当我决定安装 tensorflow 时(由于某种原因我有非 GPU 版本)

我使用的命令是:

$ conda install -c anaconda tensorflow-gpu

但是，完成后(有关此 cmd 输出的详细信息将在后面)，我不再有 conda:

$ conda install -c conda-forge keras
Traceback (most recent call last):
  File "/home/me/anaconda2/bin/conda", line 12, in <module>
    from conda.cli import main
ModuleNotFoundError: No module named 'conda'

(注意:我也不再使用 Keras)并且现在运行 Python 3.7(!？):

$ python
Python 3.6.8 |Anaconda, Inc.| (default, Dec 30 2018, 01:22:34) 
[GCC 7.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

发生了什么？我如何阻止它再次发生？这之前发生过一次，我最终删除了所有 anaconda 文件，然后重新安装。我不想让这成为一种习惯。

我的 conda install 的输出曾是:

$ conda install -c anaconda tensorflow-gpu
Collecting package metadata: done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/me/anaconda2

  added / updated specs:
    - tensorflow-gpu


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    _tflow_190_select-0.0.1    |              gpu           2 KB  anaconda
    absl-py-0.7.0              |           py36_0         156 KB  anaconda
    astor-0.7.1                |           py36_0          43 KB  anaconda
    c-ares-1.15.0              |       h7b6447c_1          98 KB  anaconda
    ca-certificates-2018.12.5  |                0         123 KB  anaconda
    certifi-2018.11.29         |           py36_0         146 KB  anaconda
    cudatoolkit-9.0            |       h13b8566_0       340.4 MB  anaconda
    cudnn-7.1.2                |        cuda9.0_0       367.8 MB  anaconda
    cupti-9.0.176              |                0         1.6 MB  anaconda
    curl-7.63.0                |    hbc83047_1000         145 KB  anaconda
    gast-0.2.2                 |           py36_0         138 KB  anaconda
    git-2.11.1                 |                0         9.5 MB  anaconda
    grpcio-1.16.1              |   py36hf8bcb03_1         1.1 MB  anaconda
    krb5-1.16.1                |       h173b8e3_7         1.4 MB  anaconda
    libcurl-7.63.0             |    h20c2e04_1000         550 KB  anaconda
    libedit-3.1.20181209       |       hc058e9b_0         188 KB  anaconda
    libssh2-1.8.0              |       h1ba5d50_4         233 KB  anaconda
    markdown-3.0.1             |           py36_0         107 KB  anaconda
    mkl_fft-1.0.10             |   py36ha843d7b_0         170 KB  anaconda
    mkl_random-1.0.2           |   py36hd81dba3_0         407 KB  anaconda
    ncurses-6.1                |       he6710b0_1         958 KB  anaconda
    numpy-1.15.4               |   py36h7e9f1db_0          47 KB  anaconda
    numpy-base-1.15.4          |   py36hde5b4d6_0         4.3 MB  anaconda
    openssl-1.1.1              |       h7b6447c_0         5.0 MB  anaconda
    pip-18.1                   |           py36_0         1.8 MB  anaconda
    protobuf-3.5.2             |   py36hf484d3e_1         610 KB  anaconda
    python-3.6.8               |       h0371630_0        34.4 MB  anaconda
    qt-4.8.7                   |                2        34.1 MB  anaconda
    setuptools-40.6.3          |           py36_0         625 KB  anaconda
    six-1.12.0                 |           py36_0          22 KB  anaconda
    sqlite-3.26.0              |       h7b6447c_0         1.9 MB  anaconda
    tensorboard-1.9.0          |   py36hf484d3e_0         3.3 MB  anaconda
    tensorflow-1.9.0           |gpu_py36h02c5d5e_1           3 KB  anaconda
    tensorflow-base-1.9.0      |gpu_py36h6ecc378_0       170.8 MB  anaconda
    tensorflow-gpu-1.9.0       |       hf154084_0           2 KB  anaconda
    termcolor-1.1.0            |           py36_1           7 KB  anaconda
    tk-8.6.8                   |       hbc83047_0         3.1 MB  anaconda
    werkzeug-0.14.1            |           py36_0         423 KB  anaconda
    wheel-0.32.3               |           py36_0          35 KB  anaconda
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:       985.7 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  _tflow_190_select  anaconda/linux-64::_tflow_190_select-0.0.1-gpu
  c-ares             anaconda/linux-64::c-ares-1.15.0-h7b6447c_1
  cudatoolkit        anaconda/linux-64::cudatoolkit-9.0-h13b8566_0
  cudnn              anaconda/linux-64::cudnn-7.1.2-cuda9.0_0
  cupti              anaconda/linux-64::cupti-9.0.176-0
  krb5               anaconda/linux-64::krb5-1.16.1-h173b8e3_7
  pip                anaconda/linux-64::pip-18.1-py36_0
  tensorflow-gpu     anaconda/linux-64::tensorflow-gpu-1.9.0-hf154084_0

The following packages will be UPDATED:

  absl-py            conda-forge/noarch::absl-py-0.1.10-py~ --> anaconda/linux-64::absl-py-0.7.0-py36_0
  ca-certificates    conda-forge::ca-certificates-2018.11.~ --> anaconda::ca-certificates-2018.12.5-0
  curl                    pkgs/main::curl-7.60.0-h84994c4_0 --> anaconda::curl-7.63.0-hbc83047_1000
  gast                                         0.2.0-py27_0 --> 0.2.2-py36_0
  grpcio             pkgs/main::grpcio-1.12.1-py27hdbcaa40~ --> anaconda::grpcio-1.16.1-py36hf8bcb03_1
  libcurl              pkgs/main::libcurl-7.60.0-h1ad7b7a_0 --> anaconda::libcurl-7.63.0-h20c2e04_1000
  libedit                 pkgs/main::libedit-3.1-heed3624_0 --> anaconda::libedit-3.1.20181209-hc058e9b_0
  markdown           conda-forge/noarch::markdown-2.6.11-p~ --> anaconda/linux-64::markdown-3.0.1-py36_0
  mkl_fft            pkgs/main::mkl_fft-1.0.6-py27hd81dba3~ --> anaconda::mkl_fft-1.0.10-py36ha843d7b_0
  ncurses                 pkgs/main::ncurses-6.0-h9df7e31_2 --> anaconda::ncurses-6.1-he6710b0_1
  openssl            conda-forge::openssl-1.0.2p-h14c3975_~ --> anaconda::openssl-1.1.1-h7b6447c_0
  protobuf           conda-forge::protobuf-3.5.2-py27hd28b~ --> anaconda::protobuf-3.5.2-py36hf484d3e_1
  python               pkgs/main::python-2.7.14-h1571d57_29 --> anaconda::python-3.6.8-h0371630_0
  setuptools            pkgs/main::setuptools-38.4.0-py27_0 --> anaconda::setuptools-40.6.3-py36_0
  six                  pkgs/main::six-1.11.0-py27h5f960f1_1 --> anaconda::six-1.12.0-py36_0
  sqlite                pkgs/main::sqlite-3.23.1-he433501_0 --> anaconda::sqlite-3.26.0-h7b6447c_0
  tensorflow           conda-forge::tensorflow-1.3.0-py27_0 --> anaconda::tensorflow-1.9.0-gpu_py36h02c5d5e_1
  tk                         pkgs/main::tk-8.6.7-hc745277_3 --> anaconda::tk-8.6.8-hbc83047_0
  wheel              pkgs/main::wheel-0.30.0-py27h2bc6bb2_1 --> anaconda::wheel-0.32.3-py36_0

The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel:

  certifi            conda-forge::certifi-2018.11.29-py27_~ --> anaconda::certifi-2018.11.29-py36_0
  git                 pkgs/main::git-2.17.0-pl526hb75a9fb_0 --> anaconda::git-2.11.1-0
  libssh2               pkgs/main::libssh2-1.8.0-h9cfc8f7_4 --> anaconda::libssh2-1.8.0-h1ba5d50_4
  mkl_random         pkgs/main::mkl_random-1.0.2-py27hd81d~ --> anaconda::mkl_random-1.0.2-py36hd81dba3_0
  numpy              pkgs/main::numpy-1.15.4-py27h7e9f1db_0 --> anaconda::numpy-1.15.4-py36h7e9f1db_0
  numpy-base         pkgs/main::numpy-base-1.15.4-py27hde5~ --> anaconda::numpy-base-1.15.4-py36hde5b4d6_0
  qt                         pkgs/main::qt-5.9.4-h4e5bff0_0 --> anaconda::qt-4.8.7-2
  tensorflow-base    pkgs/main::tensorflow-base-1.9.0-eige~ --> anaconda::tensorflow-base-1.9.0-gpu_py36h6ecc378_0
  werkzeug                pkgs/main::werkzeug-0.14.1-py27_0 --> anaconda::werkzeug-0.14.1-py36_0

The following packages will be DOWNGRADED:

  astor                                        0.7.1-py27_0 --> 0.7.1-py36_0
  tensorboard                         1.10.0-py27hf484d3e_0 --> 1.9.0-py36hf484d3e_0
  termcolor                                    1.1.0-py27_1 --> 1.1.0-py36_1


Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages
tensorflow-gpu-1.9.0 | 2 KB      | ########################################################################################################################################## | 100% 
absl-py-0.7.0        | 156 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
six-1.12.0           | 22 KB     | ########################################################################################################################################## | 100% 
git-2.11.1           | 9.5 MB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
_tflow_190_select-0. | 2 KB      | ########################################################################################################################################## | 100% 
setuptools-40.6.3    | 625 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
c-ares-1.15.0        | 98 KB     | ########################################################################################################################################## | 100% 
cupti-9.0.176        | 1.6 MB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
libssh2-1.8.0        | 233 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
gast-0.2.2           | 138 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
ncurses-6.1          | 958 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
protobuf-3.5.2       | 610 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
tensorflow-base-1.9. | 170.8 MB  | ########################################################################################################################################## | 100% 
ca-certificates-2018 | 123 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
python-3.6.8         | 34.4 MB   | ########################################################################################################################################## | 100% 
cudatoolkit-9.0      | 340.4 MB  | ########################################################################################################################################## | 100% 
qt-4.8.7             | 34.1 MB   | ########################################################################################################################################## | 100% 
sqlite-3.26.0        | 1.9 MB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
astor-0.7.1          | 43 KB     | ########################################################################################################################################## | 100% 
tensorboard-1.9.0    | 3.3 MB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
mkl_fft-1.0.10       | 170 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
mkl_random-1.0.2     | 407 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
certifi-2018.11.29   | 146 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
wheel-0.32.3         | 35 KB     | ########################################################################################################################################## | 100% 
numpy-base-1.15.4    | 4.3 MB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
numpy-1.15.4         | 47 KB     | ########################################################################################################################################## | 100% 
curl-7.63.0          | 145 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
openssl-1.1.1        | 5.0 MB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
tk-8.6.8             | 3.1 MB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
libedit-3.1.20181209 | 188 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
markdown-3.0.1       | 107 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
werkzeug-0.14.1      | 423 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
krb5-1.16.1          | 1.4 MB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
termcolor-1.1.0      | 7 KB      | ########################################################################################################################################## | 100% 
pip-18.1             | 1.8 MB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
libcurl-7.63.0       | 550 KB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
tensorflow-1.9.0     | 3 KB      | ########################################################################################################################################## | 100% 
grpcio-1.16.1        | 1.1 MB    | ########################################################################################################################################## | 100% 
cudnn-7.1.2          | 367.8 MB  | ########################################################################################################################################## | 100% 
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

(好吧 - 我现在看到了对 Python 3.7 的更改，但这仍然是一件令人讨厌的事情，必须小心。有什么方法可以强制它不理会我的 Python 版本？)

最佳答案

原因
更改 Python 版本而不更新 conda包破坏了 Conda。 . Python 版本更改(2.7.14 -> 3.6.8)造成了新的 python有一个新 site-packages不再包含 conda包，而如果您只在 2.7.x 内更新，这将不是问题。
Conda 包含一组二进制文件(例如，当您在 shell 中键入 conda 时调用的内容)和一个同名的 Python 包。 Python 包是 Conda 整体运行所必需的，每当您尝试使用 conda 时，它就会被加载。 .
Anaconda 上的许多包似乎触发了 Python 版本更改，但随后没有触发 conda，这是有问题的。包更新。这听起来像是依赖解析器忽略的东西——即，默认行为应该是保护 的完整性。底座 环境在哪里conda生活。
努力恢复
一种可能的恢复途径是暂时使用 conda-exec 的独立版本。修理您的底座环境您可以从任何目录执行以下所有操作，因此可以使用临时文件或放置下载的任何位置。如果这有效或需要调整，请在评论中报告!

Download the appropriate standalone Conda用于您的平台(这里我们将使用 linux-64/conda-standalone-4.9.2 )。实际的二进制文件将在 conda_standalone/conda.exe在 .tar.bz2 文件中。不要介意.exe它是一个二进制文件，应该在 shell 调用时运行。我要把它重命名为 conda-exec反正:

# download archive
wget -qO conda-standalone-4.9.2.tar.bz2 https://anaconda.org/conda-forge/conda-standalone/4.9.2/download/linux-64/conda-standalone-4.9.2-ha770c72_2.tar.bz2

# extract only the binary and rename
tar -xzOf conda-standalone-4.9.2.tar.bz2 standalone_conda/conda.exe > conda-exec

# add executable permissions
chmod +x conda-exec

暂定CONDA_ROOT_PREFIX到您的安装基础。通常这是 anaconda3或 miniconda3文件夹;在这种情况下，我们将使用 OP 给出的路径:

 export CONDA_ROOT_PREFIX=/home/me/anaconda2

测试它是否有效:

 ./conda-exec info

要检查的关键是 base environment: 正确识别您的底座 env 是并将其显示为 (writable) .您还应该看到 pkgs您的 中的文件夹底座 package cache: 中的环境.

选项 1:恢复到以前的修订版

确定当前修订版之前的修订版(我们将在此处用 <k-1> 表示)，并尝试恢复它:

 ./conda-exec list -n base --revisions
 ./conda-exec install -n base --revision <k-1>

如果这有效，你应该完成。启动一个新的 shell 并尝试使用 conda再次。否则，另一个选择是......

选项 2:安装 conda对于当前的 Python

(重新)安装 conda包裹在底座环境:

 ./conda-exec install -n base conda

确保建议的 Conda 版本与当前安装的 Python 版本相对应。 --force-reinstall如果它声称要求已经满足，标志可能很有用。

尝试一个新的 shell，看看是否 conda正在工作。您不需要保留 conda-exec大约。
最后追索权
如果所有其他方法都失败了，您可能只需要重新安装。其他人报告说安装在其他目录中并且仍然能够使用和访问他们的环境。
预防措施
通过更好的实践避免破裂
首先，只是一个一般(有意见的)建议: 更多地利用虚拟环境 .这并不能直接解决问题，但它会帮助您拥有一个大大减少遇到此类陷阱的工作流程。你一开始就不应该接受如此巨大的变化，而不是底座 .就我个人而言，我很少在 安装东西底座 基础设施之外(emacs、jupyter 相关的东西、conda 等)。 1 软件包进入特定于项目或至少是开发类型的环境。
例如，如果我进行了所示的安装，我会为它创建一个新的环境

conda create -n tf36 anaconda::tensorflow-gpu python=3.6

或您实际希望使用的任何 Python 版本。
直接解决方案:固定
Conda 确实支持包固定，这是确保您永远不会破坏您的 的更直接方法底座 通过将 Python 2 转换为 3 再次安装。即，在环境的 conda-meta 中文件夹创建文件， pinned并添加行

python 2.7.*

请注意，一些用户报告了 3.6 -> 3.7 转换的类似问题，因此我认为有必要在此处包含次要版本。见 the documentation on pinning .

[1] 请注意，我使用的是 Miniconda，而不是 Anaconda 安装程序，因此我可以更好地控制底座从头开始。

关于anaconda - 使用 conda 安装软件包如何更改我的 python 版本并删除 conda？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54546450/

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