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Conda如何在现有环境中仅更新cudatoolkit?
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<p>这是我在使用conda更新包时遇到的一般问题的一个特定实例。 我有一个在机器A上工作得很好的环境。我想把它转移到机器B上。 但是,机器A有GTX1080 GPU,由于配置我无法控制,需要cudatoolkit 10.2。 机器B有100个GPU,由于配置我无法控制,需要cudatoolkit 11.1</p> <p>我可以轻松地将机器A的环境导出到yml,并使用该yml在机器B上创建一个新环境。 但是,我似乎无法在机器B上的该环境中将cudatoolkit更新为11.1。 我试着</p> <pre><code>conda install cudatoolkit=11.1 -c conda-forge </code></pre> <p>我遇到了约5分钟的冲突和重试解决消息,这些消息最终并没有告诉我任何有用的信息(对不起,我没有在这里发布这些信息,这是非常冗长的)</p> <p>除了在机器B上从头开始重新创建环境外,是否有任何方法将cudatoolkit更新为该机器GPU所需的版本</p> <p>我还尝试了各种<code>conda update ...</code>排列,但没有成功</p> <p>如果有帮助,下面是机器A的yml文件:</p> <pre><code>name: VAE180 channels: - pytorch - conda-forge - defaults dependencies: - _libgcc_mutex=0.1=main - absl-py=0.12.0=pyhd8ed1ab_0 - aiohttp=3.7.4=py38h27cfd23_1 - argh=0.26.2=pyh9f0ad1d_1002 - async-timeout=3.0.1=py_1000 - attrs=20.3.0=pyhd3deb0d_0 - blas=1.0=mkl - blinker=1.4=py_1 - brotlipy=0.7.0=py38h8df0ef7_1001 - bzip2=1.0.8=h7b6447c_0 - c-ares=1.17.1=h36c2ea0_0 - ca-certificates=2020.12.5=ha878542_0 - cachetools=4.2.1=pyhd8ed1ab_0 - certifi=2020.12.5=py38h578d9bd_1 - cffi=1.14.5=py38h261ae71_0 - chardet=3.0.4=py38h924ce5b_1008 - click=7.1.2=pyh9f0ad1d_0 - cloudpickle=1.6.0=py_0 - configparser=5.0.2=pyhd8ed1ab_0 - cryptography=3.4.6=py38ha5dfef3_0 - cudatoolkit=10.2.89=hfd86e86_1 - cycler=0.10.0=py38_0 - dbus=1.13.18=hb2f20db_0 - docker-pycreds=0.4.0=py_0 - expat=2.2.10=he6710b0_2 - ffmpeg=4.3=hf484d3e_0 - fontconfig=2.13.1=h6c09931_0 - freetype=2.10.4=h5ab3b9f_0 - fsspec=0.8.7=pyhd8ed1ab_0 - future=0.18.2=py38h578d9bd_3 - gitdb=4.0.5=pyhd8ed1ab_1 - gitpython=3.1.14=pyhd8ed1ab_0 - glib=2.67.4=h36276a3_1 - gmp=6.2.1=h2531618_2 - gnutls=3.6.5=h71b1129_1002 - google-auth=1.24.0=pyhd3deb0d_0 - google-auth-oauthlib=0.4.1=py_2 - gql=0.1.0=py_0 - graphql-core=3.1.3=pyhd8ed1ab_0 - grpcio=1.33.2=py38heead2fc_2 - gst-plugins-base=1.14.0=h8213a91_2 - gstreamer=1.14.0=h28cd5cc_2 - gym=0.18.0=py38h81c977d_0 - icu=58.2=he6710b0_3 - idna=2.10=pyh9f0ad1d_0 - importlib-metadata=3.7.3=py38h578d9bd_0 - intel-openmp=2020.2=254 - joblib=1.0.1=pyhd3eb1b0_0 - jpeg=9b=h024ee3a_2 - kiwisolver=1.3.1=py38h2531618_0 - lame=3.100=h7b6447c_0 - lcms2=2.11=h396b838_0 - ld_impl_linux-64=2.33.1=h53a641e_7 - libffi=3.3=he6710b0_2 - libgcc-ng=9.1.0=hdf63c60_0 - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0 - libiconv=1.15=h63c8f33_5 - libpng=1.6.37=hbc83047_0 - libprotobuf=3.14.0=h8c45485_0 - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0 - libtiff=4.2.0=h3942068_0 - libuuid=1.0.3=h1bed415_2 - libuv=1.40.0=h7b6447c_0 - libwebp-base=1.2.0=h27cfd23_0 - libxcb=1.14=h7b6447c_0 - libxml2=2.9.10=hb55368b_3 - lz4-c=1.9.3=h2531618_0 - markdown=3.3.4=pyhd8ed1ab_0 - matplotlib=3.3.4=py38h06a4308_0 - matplotlib-base=3.3.4=py38h62a2d02_0 - mkl=2020.2=256 - mkl-service=2.3.0=py38he904b0f_0 - mkl_fft=1.3.0=py38h54f3939_0 - mkl_random=1.1.1=py38h0573a6f_0 - multidict=5.1.0=py38h27cfd23_2 - ncurses=6.2=he6710b0_1 - nettle=3.4.1=hbb512f6_0 - ninja=1.10.2=py38hff7bd54_0 - numpy=1.19.2=py38h54aff64_0 - numpy-base=1.19.2=py38hfa32c7d_0 - nvidia-ml=7.352.0=py_0 - oauthlib=3.0.1=py_0 - olefile=0.46=py_0 - openh264=2.1.0=hd408876_0 - openssl=1.1.1j=h27cfd23_0 - packaging=20.9=pyh44b312d_0 - pandas=1.2.3=py38ha9443f7_0 - pathtools=0.1.2=py_1 - pcre=8.44=he6710b0_0 - pillow=8.1.2=py38he98fc37_0 - pip=21.0.1=py38h06a4308_0 - promise=2.3=py38h578d9bd_3 - protobuf=3.14.0=py38h2531618_1 - psutil=5.7.3=py38h8df0ef7_0 - pyasn1=0.4.8=py_0 - pyasn1-modules=0.2.7=py_0 - pycparser=2.20=pyh9f0ad1d_2 - pyglet=1.5.15=py38h578d9bd_0 - pyjwt=2.0.1=pyhd8ed1ab_0 - pyopenssl=20.0.1=pyhd8ed1ab_0 - pyparsing=2.4.7=pyh9f0ad1d_0 - pyqt=5.9.2=py38h05f1152_4 - pysocks=1.7.1=py38h578d9bd_3 - python=3.8.8=hdb3f193_4 - python-dateutil=2.8.1=pyhd3eb1b0_0 - python_abi=3.8=1_cp38 - pytorch=1.8.0=py3.8_cuda10.2_cudnn7.6.5_0 - pytorch-lightning=1.2.4=pyhd8ed1ab_0 - pytz=2021.1=pyhd3eb1b0_0 - pyyaml=5.3.1=py38h8df0ef7_1 - qt=5.9.7=h5867ecd_1 - readline=8.1=h27cfd23_0 - requests=2.25.1=pyhd3deb0d_0 - requests-oauthlib=1.3.0=pyh9f0ad1d_0 - rsa=4.7.2=pyh44b312d_0 - scikit-learn=0.24.1=py38ha9443f7_0 - scipy=1.6.1=py38h91f5cce_0 - sentry-sdk=0.20.3=pyh44b312d_0 - setuptools=52.0.0=py38h06a4308_0 - shortuuid=1.0.1=py38h578d9bd_4 - sip=4.19.13=py38he6710b0_0 - six=1.15.0=py38h06a4308_0 - smmap=3.0.5=pyh44b312d_0 - sqlite=3.35.2=hdfb4753_0 - subprocess32=3.5.4=py_1 - tensorboard=2.4.1=pyhd8ed1ab_0 - tensorboard-plugin-wit=1.8.0=pyh44b312d_0 - tensorboardx=2.1=py_0 - threadpoolctl=2.1.0=pyh5ca1d4c_0 - tk=8.6.10=hbc83047_0 - torchaudio=0.8.0=py38 - torchvision=0.9.0=py38_cu102 - tornado=6.1=py38h27cfd23_0 - tqdm=4.59.0=pyhd8ed1ab_0 - typing-extensions=3.7.4.3=0 - typing_extensions=3.7.4.3=py_0 - urllib3=1.26.4=pyhd8ed1ab_0 - wandb=0.10.20=pyhd8ed1ab_0 - watchdog=0.10.4=py38h578d9bd_0 - werkzeug=1.0.1=pyh9f0ad1d_0 - wheel=0.36.2=pyhd3eb1b0_0 - xz=5.2.5=h7b6447c_0 - yaml=0.2.5=h516909a_0 - yarl=1.6.3=py38h25fe258_0 - zipp=3.4.1=pyhd8ed1ab_0 - zlib=1.2.11=h7b6447c_3 - zstd=1.4.5=h9ceee32_0 - pip: - pytorch-lightning-bolts==0.3.0 prefix: /home/eric/miniconda3/envs/VAE180 </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>基本上,我会为新的A100重新安装新的11.1 Conda env。康达将安装几乎所有你需要的。然后,您可以为您的项目安装额外的软件包。额外包裹的数量对我来说不算多。即使是torch或tf env,或所有scipy/pandas/SKLERN堆栈,也会花费您很长时间</p>
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