Python conda root与Python default
时间: 2024-03-30 09:32:05 浏览: 109
Python conda root是指使用conda环境管理工具创建的Python环境的根目录。conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统,可以用于创建、管理和切换不同的Python环境。在conda环境中,每个环境都有一个独立的根目录,其中包含了该环境所需的Python解释器和相关的库。
Python default是指系统默认安装的Python解释器。在大多数操作系统中,都会预装一个Python解释器作为默认版本。这个默认版本通常是全局可用的,可以在命令行或脚本中直接使用。
总结一下:
- Python conda root是通过conda创建的Python环境的根目录,用于管理不同的Python环境。
- Python default是系统默认安装的Python解释器,通常是全局可用的。
相关问题
python怎么装conda
### 如何在Python环境中安装Conda
#### 安装Anaconda
要安装 Conda,通常可以通过下载 Anaconda 发行版完成。Anaconda 是一个专门为数据科学研究设计的发行版,其中已内置了 Conda 包管理器[^3]。
1. **下载Anaconda**
访问官方网址 https://www.anaconda.com/products/distribution 并根据操作系统选择合适的安装文件进行下载。
2. **运行安装程序**
下载完成后,双击安装文件并按照提示操作即可完成安装过程。在此过程中可以选择是否将 Anaconda 所带的 Python 设置为系统的默认版本,这取决于个人需求[^1]。
#### 配置环境变量
如果希望在命令行界面直接调用 `conda` 命令,则需确保其路径已被加入到系统的环境变量中。对于 Windows 用户来说,在安装时会有一个选项询问是否添加至 PATH 中;而对于 macOS 或 Linux 用户则可能需要手动编辑 `.bashrc` 文件或者类似的 shell 初始化脚本文件来实现这一目标。
#### 测试安装是否成功
打开终端窗口输入以下命令查看当前可用的所有环境列表以及确认 base (root) 是否存在:
```bash
conda info --envs
```
还可以执行如下指令验证 conda 版本号从而进一步判断整个流程是否有误:
```bash
conda --version
```
#### 使用清华镜像加速
为了加快国内用户的下载速度,推荐配置清华大学开源软件镜像服务作为源地址之一。具体方法是在家目录下找到 .condarc 文件(如果没有的话新建),然后写入相关内容指定新的 channel 地址[^2]:
```yaml
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
```
#### 创建虚拟环境
利用 conda 可轻松构建隔离的工作区以便于管理和维护不同的开发任务所需的特定依赖项集合而不相互干扰。例如下面这条语句就定义了一个名为 my_env 的新空间并且指定了 python 解释器的具体版本号为 3.8 :
```bash
conda create -n my_env python=3.8
```
激活刚才创建好的区域只需简单键入 activate 加上对应的名称即可生效:
```bash
conda activate my_env
```
/root/miniconda3/bin/conda run -p /root/miniconda3 --no-capture-output python /root/autodl-tmp/clip-pytorch-main/mdistiller/train.py 使用设备: cuda 训练集: 12516 有效样本, 1 类 验证集: 3130 有效样本 教师模型加载完成,参数量: 149620737 /root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/hub.py:293: UserWarning: You are about to download and run code from an untrusted repository. In a future release, this won't be allowed. To add the repository to your trusted list, change the command to {calling_fn}(..., trust_repo=False) and a command prompt will appear asking for an explicit confirmation of trust, or load(..., trust_repo=True), which will assume that the prompt is to be answered with 'yes'. You can also use load(..., trust_repo='check') which will only prompt for confirmation if the repo is not already trusted. This will eventually be the default behaviour warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/clip-pytorch-main/mdistiller/train.py", line 284, in <module> main() File "/root/autodl-tmp/clip-pytorch-main/mdistiller/train.py", line 208, in main student = torch.hub.load('apple/ml-mobilevit', 'mobilevit_xxs') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/hub.py", line 565, in load repo_or_dir = _get_cache_or_reload(repo_or_dir, force_reload, trust_repo, "load", ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/hub.py", line 229, in _get_cache_or_reload _validate_not_a_forked_repo(repo_owner, repo_name, ref) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/hub.py", line 189, in _validate_not_a_forked_repo response = json.loads(_read_url(Request(url, headers=headers))) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/hub.py", line 172, in _read_url with urlopen(url) as r: ^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/urllib/request.py", line 215, in urlopen return opener.open(url, data, timeout) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/urllib/request.py", line 521, in open response = meth(req, response) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/urllib/request.py", line 630, in http_response response = self.parent.error( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/urllib/request.py", line 559, in error return self._call_chain(*args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/urllib/request.py", line 492, in _call_chain result = func(*args) ^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/urllib/request.py", line 639, in http_error_default raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp) urllib.error.HTTPError: HTTP Error 404: Not Found ERROR conda.cli.main_run:execute(125): `conda run python /root/autodl-tmp/clip-pytorch-main/mdistiller/train.py` failed. (See above for error) 进程已结束,退出代码为 1
### 解决 `torch.hub.load` 加载 MobileViT 模型时的 HTTP 404 错误
当使用 `torch.hub.load` 方法加载来自 GitHub 存储库(如 `apple/ml-mobilevit`)中的模型时,如果出现 HTTP 404 错误,通常是由于以下原因之一引起的:
1. **存储库不可访问**:GitHub 可能暂时屏蔽了对该存储库的请求,或者该存储库已被移除或重命名。
2. **网络连接问题**:用户的网络环境可能存在限制,阻止了对 GitHub 的正常访问。
3. **PyTorch Hub 缓存失效**:有时 PyTorch Hub 的缓存可能会导致加载失败。
#### 替代方案一:离线加载本地 `.pt` 文件
为了避免依赖在线资源,可以将预训练模型下载到本地,并通过加载 `.pt` 文件的方式初始化模型。以下是具体实现方法:
```python
import torch
# 假设已有一个名为 'mobilevit_xxs.pth' 的本地文件
state_dict = torch.load('mobilevit_xxs.pth')
# 手动实例化 MobileViT 模型
from mobilevit.models import get_model
model = get_model('xxs', pretrained=False) # 不加载默认权重
# 将本地状态字典应用到模型中
model.load_state_dict(state_dict, strict=True)
model.eval()
```
此方法绕过了 `torch.hub.load` 对远程仓库的依赖,直接从本地加载模型参数[^1]。
---
#### 替代方案二:克隆存储库并手动导入模块
如果无法通过 `torch.hub.load` 访问存储库,可以选择手动克隆存储库并将其中的 Python 模块作为本地包引入。步骤如下:
1. 克隆存储库至本地:
```bash
git clone https://github.com/apple/ml-mobilevit.git
```
2. 修改工作目录以包含存储库路径:
```python
import sys
sys.path.append('/path/to/ml-mobilevit') # 替换为实际路径
from mobilevit.models import get_model
model = get_model('xxs', pretrained=False)
state_dict = torch.load('mobilevit_xxs.pth')
model.load_state_dict(state_dict, strict=True)
model.eval()
```
这种方式允许用户完全控制模型的加载过程,而不受网络条件的影响[^2]。
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#### 替代方案三:切换到其他托管平台获取预训练模型
除了 GitHub 外,还可以尝试从其他公开托管服务(如 Hugging Face Model Hub 或百度网盘)下载 MobileViT 的预训练权重。例如:
- **Hugging Face Model Hub**:
移步 [MobileViT 页面](https://huggingface.co/models?search=mobilevit),查找适合的变体并下载其 `.bin` 或 `.pt` 权重文件。
- **百度网盘**:
如果已有他人分享的链接(如引用提到的内容),可以直接下载并按照前述方式加载。
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### 总结
针对 `torch.hub.load` 出现的 HTTP 404 错误,建议采取以下措施之一:
1. 离线加载本地 `.pt` 文件;
2. 手动克隆存储库并导入相关模块;
3. 切换到其他托管平台获取预训练模型。
无论哪种方法,均需确保所使用的权重文件与目标模型架构相匹配,以免引发键冲突或其他异常情况。
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