D:\jupyter_env>conda create -n jupyter310 python=3.10 'conda' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。

时间: 2025-03-07 19:10:36 浏览: 45
当你遇到 `'conda' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件` 的错误提示时，说明系统无法找到 `conda` 命令。这通常是因为 Anaconda 或 Miniconda 没有正确安装，或者是环境变量配置有问题。 ### 解决方案： #### 1. **确认 Conda 是否已正确安装** 首先，检查你是否已经成功安装了 Anaconda 或 Miniconda。你可以通过以下步骤验证： - 打开一个新的命令行窗口（CMD），然后输入： ```bash conda --version ``` 如果返回类似 `conda 4.x.x` 的版本信息，则表示 Conda 已经安装并可以正常使用；如果仍然报错，可能是路径设置不对。 #### 2. **添加 Conda 到系统的 PATH 环境变量** 如果你在安装过程中选择了“不将 Anaconda 添加到 PATH 中”，则需要手动将其添加进去。按照以下步骤操作： - 右键点击“此电脑” > “属性” > “高级系统设置” > “环境变量”。 - 在“系统变量”部分找到 `Path`，选择它并点击“编辑”。 - 新建一项，并添加 Anaconda 安装目录下的 Scripts 文件夹路径（例如：`D:\Anaconda3\Scripts` 和 `D:\Anaconda3`）。如果是 Miniconda，则为相应的 Miniconda 目录。 - 应用更改后，重新打开 CMD 并再次尝试使用 `conda` 命令。 #### 3. **重启终端** 修改完环境变量后，请关闭当前所有正在使用的命令行工具（包括 PowerShell、Git Bash 等），然后再重新启动它们以应用新的环境变量设置。 #### 4. **重新安装 Conda** 如果上述方法都不奏效，建议卸载现有的 Anaconda 或 Miniconda，然后从官方网站下载最新的稳定版进行全新安装，在安装过程中勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”。 完成以上任一步骤之后再试一次创建新环境的操作应该就可以正常工作啦！ ---
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5. **创建和管理环境**：使用conda create -n <env_name> python=<version>创建新环境，用conda activate <env_name>激活环境，conda deactivate则退出当前环境。 总之，Miniconda3-py38_23.1.0-1-Linux-...
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首次安装后，用户通常会通过conda create -n myenv python=3.8创建一个新的环境，并通过conda activate myenv激活该环境。 7. **使用场景**： Miniconda3特别适合数据科学家、机器学习工程师和Python开发者，...

ERROR: Ignored the following versions that require a different python version: 1.25.0 Requires-Python >=3.9; 1.25.1 Requires-Python >=3.9; 1.25.2 Requires-Python >=3.9; 1.26.0 Requires-Python <3.13,>=3.9; 1.26.1 Requires-Python <3.13,>=3.9; 1.26.2 Requires-Python >=3.9; 1.26.3 Requires-Python >=3.9; 1.26.4 Requires-Python >=3.9; 2.0.0 Requires-Python >=3.9; 2.0.1 Requires-Python >=3.9; 2.0.2 Requires-Python >=3.9; 2.1.0 Requires-Python >=3.10; 2.1.0rc1 Requires-Python >=3.10; 2.1.1 Requires-Python >=3.10; 2.1.2 Requires-Python >=3.10; 2.1.3 Requires-Python >=3.10; 2.14.1 Requires-Python >=3.9; 2.15.0 Requires-Python >=3.9; 2.15.1 Requires-Python >=3.9; 2.15.2 Requires-Python >=3.9; 2.16.0 Requires-Python >=3.9; 2.16.1 Requires-Python >=3.9; 2.16.2 Requires-Python >=3.9; 2.17.0 Requires-Python >=3.9; 2.17.1 Requires-Python >=3.9; 2.18.0 Requires-Python >=3.9; 2.19.0 Requires-Python >=3.9; 2.2.0 Requires-Python >=3.10; 2.2.0rc1 Requires-Python >=3.10; 2.2.1 Requires-Python >=3.10; 2.2.2 Requires-Python >=3.10; 2.2.3 Requires-Python >=3.10; 2.5.0 Requires-Python >=3.9; 3.12.0 Requires-Python >=3.9; 3.12.1 Requires-Python >=3.9; 3.13.0 Requires-Python >=3.9; 6.30.0 Requires-Python >=3.9; 6.30.0rc1 Requires-Python >=3.9; 6.30.0rc2 Requires-Python >=3.9 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tf-estimator-nightly==2.8.0.dev2021122109 (from tensorflow-gpu) (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for tf-estimator-nightly==2.8.0.dev2021122109

conda create -n tf-gpu python=3.10 conda activate tf-gpu #### 4. **安装兼容版本的TensorFlow** 根据引用[1]的已验证版本组合，安装指定版本的tensorflow-gpu： bash pip install tensorflow-gpu==...

ERROR: Ignored the following yanked versions: 2.8.0, 3.0.7, 3.1.2, 3.13.1, 3.45.0b9, 3.45.0b10, 3.45.0b11, 3.45.0b12, 3.45.0b13, 4.0.0b15, 4.7.0 ERROR: Ignored the following versions that require a different python version: 5.0.0 Requires-Python >=3.10; 5.0.0b1 Requires-Python >=3.10; 5.0.0b10 Requires-Python >=3.10; 5.0.0b5 Requires-Python >=3.10; 5.0.0b6 Requires-Python >=3.10; 5.0.0b7 Requires-Python >=3.10; 5.0.0b8 Requires-Python >=3.10; 5.0.0b9 Requires-Python >=3.10; 5.0.1 Requires-Python >=3.10; 5.0.2 Requires-Python >=3.10; 5.1.0 Requires-Python >=3.10; 5.10.0 Requires-Python >=3.10; 5.11.0 Requires-Python >=3.10; 5.12.0 Requires-Python >=3.10; 5.13.0 Requires-Python >=3.10; 5.13.1 Requires-Python >=3.10; 5.13.2 Requires-Python >=3.10; 5.14.0 Requires-Python >=3.10; 5.15.0 Requires-Python >=3.10; 5.16.0 Requires-Python >=3.10; 5.16.1 Requires-Python >=3.10; 5.16.2 Requires-Python >=3.10; 5.17.0 Requires-Python >=3.10; 5.17.1 Requires-Python >=3.10; 5.18.0 Requires-Python >=3.10; 5.19.0 Requires-Python >=3.10; 5.20.0 Requires-Python >=3.10; 5.20.1 Requires-Python >=3.10; 5.21.0 Requires-Python >=3.10; 5.3.0 Requires-Python >=3.10; 5.4.0 Requires-Python >=3.10; 5.5.0 Requires-Python >=3.10; 5.6.0 Requires-Python >=3.10; 5.7.0 Requires-Python >=3.10; 5.7.1 Requires-Python >=3.10; 5.8.0 Requires-Python >=3.10; 5.9.0 Requires-Python >=3.10; 5.9.1 Requires-Python >=3.10 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement gradio==5.4.0 (from versions: 0.1.0, 0.1.1, 0.1.2, 0.1.3, 0.1.4, 0.1.5, 0.1.6, 0.1.7, 0.1.8, 0.1.9, 0.2.0, 0.2.1, 0.3.0, 0.3.1, 0.3.2, 0.3.3, 0.3.4, 0.3.5, 0.4.0, 0.4.1, 0.4.2, 0.4.4, 0.5.0, 0.7.0, 0.7.1, 0.7.2, 0.7.3, 0.7.4, 0.7.5, 0.7.6, 0.7.7, 0.7.8, 0.8.0, 0.8.1, 0.9.0, 0.9.1, 0.9.2, 0.9.3, 0.9.4, 0.9.5, 0.9.6, 0.9.7, 0.9.8, 0.9.9.2, 0.9.9.3, 0.9.9.5, 0.9.9.6, 0.9.9.7, 0.9.9.8, 0.9.9.9, 0.9.9.9.2, 1.0.0a1, 1.0.0a3, 1.0.0a4, 1.0.0, 1.0.1, 1.0.2, 1.0.3, 1.0.4, 1.0.5, 1.0.6, 1.0.7, 1.1.0, 1.1.1, 1.1.2, 1.1.3, 1.1.4, 1.1.5, 1.1.6, 1.1.

conda create -n gradio_env python=3.9 conda activate gradio_env 3. **安装gradio 5.4.0** 在虚拟环境中执行： bash pip install gradio==5.4.0 若提示依赖冲突，可尝试以下命令： bash...

(base) C:\Users\Administrator>conda env create -n SD python=3.10 SpecNotFound: Invalid name 'python=3.10', try the format: user/package

当你在命令行中看到 conda env create -n SD python=3.10 这样的提示，它意味着你在尝试创建一个新的Conda环境(Env)时指定了一个无效的包版本。在这个例子中，python=3.10 的格式不对。Conda期望的格式是 user/...

(myenv) D:\Teaching System>conda install -c conda-forge spacy=3.7.2 Solving environment: failed CondaValueError: Malformed version string '~': invalid character(s).

conda create -n spacy_env python=3.10 conda activate spacy_env conda install -c conda-forge spacy=3.7.0 **步骤5：检查混合安装问题** 通过conda list查看Build列，若存在pypi来源的包（如spacy...

conda create -n net python=3.10 'conda' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。

在创建新的Python项目时，您使用了conda create -n env_name python=3命令，但遇到了错误信息"conda' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件"。这可能是由于conda命令未正确安装或未正确配置环境...

conda create -n vllm_env python=3.9 3.9版本最好吗？为什么选择3.9

<think>好的，我现在要回答用户的问题：“为什么在创建Conda虚拟环境用于vLLM项目时选择Python 3.9版本？”首先，我需要了解用户为什么会问这个问题。可能他们在按照某个教程或文档设置环境时，发现推荐使用Python ...

(base) C:\Windows\System32>conda create -n pyto python=3.10 Solving environment: failed CondaValueError: Malformed version string '~': invalid character(s).

conda create -n py310_env "python=3.10" -y #### 步骤4：检查特殊字符 - 检查是否误输入 python~3.10（波浪号）或 python=3.10 （尾部空格） - 避免复制粘贴时带入不可见字符（建议手输关键参数） --- ...

conda create -n deepseek python=3.10

<think>好的，用户想了解关于“conda create -n deepseek python=3.10”这个命令的具体信息。首先，我需要确认用户对Conda的熟悉程度。可能用户是刚开始接触Python环境管理，或者想创建一个新环境但不太清楚参数的...

(pytorch) C:\Users\28735>conda update --all --override-channels -c defaults Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: - The environment is inconsistent, please check the package plan carefully The following packages are causing the inconsistency: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64::jinja2==3.1.4=py310haa95532_0 - pytorch/win-64::pytorch==2.1.0=py3.10_cuda12.1_cudnn8_0 - pytorch/win-64::torchaudio==2.1.0=py310_cu121 - pytorch/win-64::torchvision==0.16.0=py310_cu121 done ==> WARNING: A newer version of conda exists. <== current version: 23.7.4 latest version: 25.1.1 Please update conda by running $ conda update -n base -c defaults conda Or to minimize the number of packages updated during conda update use conda install conda=25.1.1 ## Package Plan ## environment location: E:\Anaconda3\envs\pytorch The following packages will be downloaded: package | build ---------------------------|----------------- blas-1.0 | mkl 6 KB defaults brotli-python-1.0.9 | py310h5da7b33_9 346 KB defaults bzip2-1.0.8 | h2bbff1b_6 90 KB defaults ca-certificates-2025.2.25 | haa95532_0 130 KB defaults certifi-2025.1.31 | py310haa95532_0 163 KB defaults charset-normalizer-3.3.2 | pyhd3eb1b0_0 44 KB defaults cuda-cccl-12.4.127 | haa95532_2 21 KB defaults cuda-version-12.4 | hbda6634_3 19 KB defaults filelock-3.13.1 | py310haa95532_0 22 KB defaults freetype-2.12.1 | ha860e81_0 490 KB defaults gmp-6.3.0 | h537511b_0 330 KB defaults gmpy2-2.2.1 | py310h827c3e9_0 205 KB defaults idna-3.7 | py310haa9553

conda create -n new_env python=3.9 conda activate new_env conda install pytorch jinja2 [其他必要包] 5. **使用环境导出分析工具** 导出当前环境配置并检查冲突包： bash conda env export > ...

conda create -p .\Dlab python=3.10.6 -y的作用是什么

<think>嗯，用户想知道怎么用conda create命令来创建指定路径和Python版本的虚拟环境。首先，我需要回忆一下conda的相关命令。记得conda create通常用来创建新环境，默认路径可能是在用户目录下的envs文件夹里，但...

(is6400) C:\Users\mdl>pip install scikit-learn==1.1.2 ERROR: Ignored the following versions that require a different python version: 1.1.0 Requires-Python >=3.8; 1.1.1 Requires-Python >=3.8; 1.1.2 Requires-Python >=3.8; 1.1.3 Requires-Python >=3.8; 1.2.0 Requires-Python >=3.8; 1.2.0rc1 Requires-Python >=3.8; 1.2.1 Requires-Python >=3.8; 1.2.2 Requires-Python >=3.8; 1.3.0 Requires-Python >=3.8; 1.3.0rc1 Requires-Python >=3.8; 1.3.1 Requires-Python >=3.8; 1.3.2 Requires-Python >=3.8; 1.4.0 Requires-Python >=3.9; 1.4.0rc1 Requires-Python >=3.9; 1.4.1.post1 Requires-Python >=3.9; 1.4.2 Requires-Python >=3.9; 1.5.0 Requires-Python >=3.9; 1.5.0rc1 Requires-Python >=3.9; 1.5.1 Requires-Python >=3.9; 1.5.2 Requires-Python >=3.9; 1.6.0 Requires-Python >=3.9; 1.6.0rc1 Requires-Python >=3.9; 1.6.1 Requires-Python >=3.9 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement scikit-learn==1.1.2 (from versions: 0.9, 0.10, 0.11, 0.12, 0.12.1, 0.13, 0.13.1, 0.14, 0.14.1, 0.15.0, 0.15.1, 0.15.2, 0.16.0, 0.16.1, 0.17, 0.17.1, 0.18, 0.18.1, 0.18.2, 0.19.0, 0.19.1, 0.19.2, 0.20.0, 0.20.1, 0.20.2, 0.20.3, 0.20.4, 0.21.0, 0.21.1, 0.21.2, 0.21.3, 0.22, 0.22.1, 0.22.2, 0.22.2.post1, 0.23.0, 0.23.1, 0.23.2, 0.24.0, 0.24.1, 0.24.2, 1.0, 1.0.1, 1.0.2) ERROR: No matching distribution found for scikit-learn==1.1.2 这个问题怎么办

conda create -n skl_env python=3.10 conda activate skl_env 3. **安装操作矩阵** | 方法 | 命令 | 适用场景 | |---------------------|-------------------------------------------------------------...

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - zlib==1.2.13=h5eee18b_0 - xz==5.4.2=h5eee18b_0 - wheel==0.38.4=py38h06a4308_0 - tk==8.6.12=h1ccaba5_0 - tbb==2021.8.0=hdb19cb5_0 - sqlite==3.41.2=h5eee18b_0 - readline==8.2=h5eee18b_0 - python==3.8.17=h955ad1f_0 - pysocks==1.7.1=py38h06a4308_0 - pyopenssl==23.2.0=py38h06a4308_0 - pip==23.2.1=py38h06a4308_0 - openssl==3.0.10=h7f8727e_2 - ncurses==6.4=h6a678d5_0 - mpfr==3.1.2=0 - mpc==1.0.1=0 - mkl_random==1.2.2=py38h417a72b_1 - mkl_fft==1.3.6=py38h417a72b_1 - mkl-service==2.4.0=py38h5eee18b_1 - mkl==2023.1.0=h6d00ec8_46342 - libstdcxx-ng==11.2.0=h1234567_1 - libgomp==11.2.0=h1234567_1 - libgfortran5==11.2.0=h1234567_1 - libgfortran-ng==11.2.0=h00389a5_1 - libgcc-ng==11.2.0=h1234567_1 - libffi==3.4.4=h6a678d5_0 - ld_impl_linux-64==2.38=h1181459_1 - isl==0.17.1=0 - intel-openmp==2023.1.0=hdb19cb5_46305 - idna==3.4=py38h06a4308_0 - gmp==6.1.0=1 - gcc-6==6.1.0=2 - cudatoolkit==11.7.0=hd8887f6_10 - cryptography==41.0.2=py38h22a60cf_0 - cffi==1.15.1=py38h5eee18b_3 - ca-certificates==2023.7.22=hbcca054_0 - brotlipy==0.7.0=py38h27cfd23_1003 - _openmp_mutex==5.1=1_gnu Current channels: - https://conda.anaconda.org/omgarcia - https://conda.anaconda.org/conda-forge - https://repo.anaconda.com/pkgs/main - https://repo.anaconda.com/pkgs/r - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2 To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page. 这是为什么

conda create -n rescue_env -c conda-forge conda-libmamba-solver # 4. 使用新解析器重建环境 conda activate rescue_env conda env create --solver=libmamba -f environment.yml #### ⚙️ 特殊包处理技巧...

Traceback (most recent call last): File "/Users/durobin/miniconda3/envs/jupyter_env/lib/python3.12/site-packages/notebook/traittypes.py", line 232, in _resolve_classes klass = self._resolve_string(klass) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/durobin/miniconda3/envs/jupyter_env/lib/python3.12/site-packages/traitlets/traitlets.py", line 2015, in _resolve_string return import_item(string) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/durobin/miniconda3/envs/jupyter_env/lib/python3.12/site-packages/traitlets/utils/importstring.py", line 33, in import_item module = __import__(package, fromlist=[obj]) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ModuleNotFoundError: No module named 'jupyter_server.contents' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/Users/durobin/miniconda3/envs/jupyter_env/bin/jupyter-notebook", line 8, in <module> sys.exit(main()) ^^^^^^ File "/Users/durobin/miniconda3/envs/jupyter_env/lib/python3.12/site-packages/jupyter_core/application.py", line 283, in launch_instance super().launch_instance(argv=argv, **kwargs) File "/Users/durobin/miniconda3/envs/jupyter_env/lib/python3.12/site-packages/traitlets/config/application.py", line 1073, in launch_instance app = cls.instance(**kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/durobin/miniconda3/envs/jupyter_env/lib/python3.12/site-packages/traitlets/config/configurable.py", line 583, in instance inst = cls(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/durobin/miniconda3/envs/jupyter_env/lib/python3.12/site-packages/traitlets/traitlets.py", line 1292, in __new__ inst.setup_instance(*args, **kwargs) File "/Users/durobin/miniconda3/envs/jupyter_env/lib/python3.12/site-packages/traitlets/traitlets.py", line 1335, in setup_instance super(HasTraits, self).setup_instance(*args, **kwargs) File "/Users/durobin/miniconda3/envs/jupyter_env/lib

conda create -n py310 python=3.10 conda activate py310 conda install jupyterlab notebook #### 3. **添加虚拟环境到 Jupyter Kernel 列表** 当激活特定 Conda 虚拟环境后，需将其注册为可供 Jupyter ...

(pixie-env) root@JFPC1:~# conda create -y -n gaussian_splatting_hair python==3.9 pip==23.3.1 setuptools==69.5.1 gcc==10.4.0 gxx==10.4.0 gxx_linux-64==10.4.0 plyfile==0.8.1 pytorch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 pytorch-cuda==11.8 cmake==3.28.0 pyhocon==0.3.60 icecream==2.1.3 einops==0.6.0 accelerate==0.18.0 jsonmerge==1.9.0 easydict==1.9 iopath==0.1.10 tensorboardx==2.6 scikit-image==0.20.0 fvcore==0.1.5 toml==0.10.2 tqdm==4.66.5 gdown==5.2.0 colmap==3.10 -c pytorch -c conda-forge -c defaults -c anaconda -c fvcore -c iopath -c bottler -c nvidia Channels: - pytorch - conda-forge - defaults - anaconda - fvcore - iopath - bottler - nvidia - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free Platform: linux-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed LibMambaUnsatisfiableError: Encountered problems while solving: - unsupported request - unsupported request - package cmake-3.28.0-hcfe8598_0 requires libcurl >=8.5.0,<9.0a0, but none of the providers can be installed Could not solve for environment specs The following packages are incompatible ├─ cmake ==3.28.0 * is installable and it requires │ ├─ libcurl >=8.5.0,<9.0a0 * with the potential options │ │ ├─ libcurl [8.10.0|8.10.1|...|8.9.1] would require │ │ │ └─ libzlib >=1.3.1,<2.0a0 * with the potential options │ │ │ ├─ libzlib 1.3.1 would require │ │ │ │ └─ zlib ==1.3.1 *_1, which can be installed; │ │ │ ├─ libzlib 1.3.1 would require │ │ │ │ └─ zlib ==1.3.1 *_2, which can be installed; │ │ │ └─ libzlib 1.3.1 would require │ │ │ └─ zlib ==1.3.1 *_0, which can be installed; │ │ ├─ libcurl 8.5.0 would require │ │ │ └─ openssl >=3.2.0,<4.0a0 *, which can be installed; │ │ ├─ libcurl [8.6.0|8.7.1] would require │ │ │ └─ openssl >=3.2.1,<4.0a0 *, which can be installed; │ │ ├─ libcurl 8.8.0 would require │ │ │ └─ openssl >=3.3.0,<4.0

conda create -n cmake_env python=3.10 -y conda activate cmake_env conda install cmake=3.28.0 -c conda-forge -y 如果报错仍与libcurl相关，继续下一步。 #### 4. **强制指定libcurl版本** 尝试...

(base) zhengyeyang@YuLab103:/mnt/public/zhengyeyang/TiRank/other_methods/cytocommunity/CytoCommunity$ conda env create -f environment_linux.yml /home/zhengyeyang/anaconda3/lib/python3.12/argparse.py:2006: FutureWarning: remote_definition is deprecated and will be removed in 25.9. Use conda env create --file=URL instead. action(self, namespace, argument_values, option_string) Channels: - pytorch - defaults - msys2 - bioconda - conda-forge Platform: linux-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - pytorch-sparse==0.6.15=py310_torch_1.11.0_cpu - pytorch-scatter==2.0.9=py310_torch_1.11.0_cpu - pytorch-cluster==1.6.0=py310_torch_1.11.0_cpu - pyg==2.1.0=py310_torch_1.11.0_cpu Current channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 - https://repo.anaconda.com/pkgs/main - https://repo.anaconda.com/pkgs/r To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page.

conda create -n py310 python=3.10 conda activate py310 #### 2. 安装PyTorch 1.11.0及CUDA工具包 根据CUDA版本选择对应命令： - **CUDA 11.3**（需NVIDIA显卡支持）： bash conda install pytorch==...

(is6400) C:\Users\mdl>conda install scikit-learn=1.1.2 Retrieving notices: done Channels: - defaults - conda-forge Platform: win-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: | warning libmamba Added empty dependency for problem type SOLVER_RULE_UPDATE failed LibMambaUnsatisfiableError: Encountered problems while solving: - package scikit-learn-1.1.2-py310hd77b12b_0 requires python >=3.10,<3.11.0a0, but none of the providers can be installed Could not solve for environment specs The following packages are incompatible ├─ pin-1 is installable and it requires │ └─ python 3.7.* , which can be installed; └─ scikit-learn 1.1.2** is not installable because there are no viable options ├─ scikit-learn 1.1.2 would require │ └─ python >=3.10,<3.11.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported; ├─ scikit-learn 1.1.2 would require │ └─ python >=3.8,<3.9.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported; └─ scikit-learn 1.1.2 would require └─ python >=3.9,<3.10.0a0 , which conflicts with any installable versions previously reported. 产生这个问题，怎么办

conda create -n py310_env python=3.10 conda activate py310_env conda install scikit-learn=1.1.2 # 验证安装 python -c "import sklearn; print(sklearn.__version__)" # 应输出1.1.2 此时满足： ...

创建的虚拟环境python版本是3.10 cuda版本是12.1 按照conda install -c pytorch faiss-gpu=1.7.2 cudatoolkit=12.1指令安装老是报错pin-1 is not installable because it requires └─ python 3.12.* , which conflicts with any installable versions previously reported.

通过conda env export > environment.yml可查看完整依赖树，建议优先使用conda-forge渠道： yaml channels: - pytorch - conda-forge - defaults ### 验证安装 python import faiss print(faiss....

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