已有python3.7.3情况下,怎么在pytorch(python3.7.16)安装pandas
时间: 2024-03-28 21:14:29 浏览: 95
您可以使用以下命令在PyTorch Python 3.7.16环境下安装pandas:
1. 在命令行中输入以下命令切换到PyTorch Python 3.7.16环境中:
```
conda activate <path to PyTorch Python 3.7.16 environment>
```
2. 然后,您可以在PyTorch Python 3.7.16环境中使用以下命令安装pandas:
```
pip install pandas
```
请注意,如果您使用的是Anaconda或Miniconda,您也可以使用以下命令在PyTorch Python 3.7.16环境中安装pandas:
```
conda install pandas
```
相关问题
(base) C:\Users\10480\Desktop\MulActSeg-master>conda env create -f actsegmul.yml Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed ResolvePackageNotFound: - libgfortran4==7.5.0=ha8ba4b0_17 - python==3.8.13=h12debd9_0 - pyyaml==6.0=py38h7f8727e_1 - tornado==6.2=py38h5eee18b_0 - libsodium==1.0.18=h7b6447c_0 - bottleneck==1.3.5=py38h7deecbd_0 - pytorch==1.11.0=py3.8_cuda11.3_cudnn8.2.0_0 - pip==22.1.2=py38h06a4308_0 - zeromq==4.3.4=h2531618_0 - zstd==1.5.2=ha4553b6_0 - numpy-base==1.22.3=py38hf524024_0 - sqlite==3.38.5=hc218d9a_0 - _openmp_mutex==5.1=1_gnu - gmp==6.2.1=h295c915_3 - scikit-image==0.19.2=py38h51133e4_0 - libgomp==11.2.0=h1234567_1 - ca-certificates==2022.07.19=h06a4308_0 - cffi==1.15.0=py38hd667e15_1 - certifi==2022.9.14=py38h06a4308_0 - locket==1.0.0=py38h06a4308_0 - libwebp-base==1.2.2=h7f8727e_0 - pyzmq==23.2.0=py38h6a678d5_0 - libgcc-ng==11.2.0=h1234567_1 - lz4-c==1.9.3=h295c915_1 - cudatoolkit==11.3.1=h2bc3f7f_2 - nettle==3.7.3=hbbd107a_1 - mkl_random==1.2.2=py38h51133e4_0 - libunistring==0.9.10=h27cfd23_0 - readline==8.1.2=h7f8727e_1 - pillow==9.2.0=py38hace64e9_1 - fsspec==2022.3.0=py38h06a4308_0 - libtasn1==4.16.0=h27cfd23_0 - entrypoints==0.4=py38h06a4308_0 - matplotlib-inline==0.1.6=py38h06a4308_0 - ffmpeg==4.3=hf484d3e_0 - tqdm==4.64.0=py38h06a4308_0 - scipy==1.7.3=py38hc147768_0 - giflib==5.2.1=h7b6447c_0 - libpng==1.6.37=hbc83047_0 - jpeg==9e=h7f8727e_0 - libtiff==4.2.0=h2818925_1 - cytoolz==0.11.0=py38h7b6447c_0 - numpy==1.22.3=py38he7a7128_0 - networkx==2.8.4=py38h06a4308_0 - urllib3==1.26.9=py38h06a4308_0 - libuv==1.40.0=h7b6447c_0 - ncurses==6.3=h5eee18b_3 - jupyter_client==7.3.5=py38h06a4308_0 - ipython==8.4.0=py38h06a4308_0 - libgfortran-ng==7.5.0=ha8ba4b0_17 - scikit-learn==1.0.2=py38h51133e4_1 - setuptools==61.2.0=py38h06a4308_0 - jupyter_core==4.10.0=py38h06a4308_0 - libffi==3.3=he6710b0_2 - jedi==0.18.1=py38h06a4308_1 - tk==8.6.12=h1ccaba5_0 - pywavelets==1.3.0=py38h7f8727e_0 - ld_impl_linux-64==2.38=h1181459_1 - ipykernel==6.15.2=py38h06a4308_0 - brotlipy==0.7.0=py38h27cfd23_1003 - zlib==1.2.12=h7f8727e_2 - pysocks==1.7.1=py38h06a4308_0 - lcms2==2.12=h3be6417_0 - libwebp==1.2.2=h55f646e_0 - mkl-service==2.4.0=py38h7f8727e_0 - gnutls==3.6.15=he1e5248_0 - numexpr==2.8.3=py38h807cd23_0 - pandas==1.4.2=py38h295c915_0 - requests==2.28.1=py38h06a4308_0 - libiconv==1.16=h7f8727e_2 - libidn2==2.3.2=h7f8727e_0 - intel-openmp==2021.4.0=h06a4308_3561 - openh264==2.1.1=h4ff587b_0 - libstdcxx-ng==11.2.0=h1234567_1 - openssl==1.1.1q=h7f8727e_0 - dask-core==2022.5.0=py38h06a4308_0 - lame==3.100=h7b6447c_0 - yaml==0.2.5=h7b6447c_0 - debugpy==1.5.1=py38h295c915_0 - pytz==2022.1=py38h06a4308_0 - freetype==2.11.0=h70c0345_0 - mkl_fft==1.3.1=py38hd3c417c_0 - mkl==2021.4.0=h06a4308_640 - tifffile==2020.10.1=py38hdd07704_2 - nest-asyncio==1.5.5=py38h06a4308_0 - xz==5.2.5=h7f8727e_1 - cryptography==37.0.1=py38h9ce1e76_0 - bzip2==1.0.8=h7b6447c_0在运行yml文件中出错,如何解决错误并能正确的运行代码
### 解决 Conda 创建环境时出现 ResolvePackageNotFound 错误的方法
当执行 `conda env create -f actsegmul.yml` 命令时,如果遇到 `ResolvePackageNotFound` 错误,通常表示某些指定的包无法在所选通道中找到。以下是几种常见的解决方法及其原理:
#### 方法一:检查并修改 YAML 文件中的 Channels
错误可能源于未包含合适的软件仓库频道(Channels)。通过扩展或更换 Channels 来增加可用资源范围是一个有效的策略。
- 修改 `actsegmul.yml` 文件,加入国内镜像源以改善访问效率和覆盖率[^5]。
```yaml
channels:
- conda-forge
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
```
这种方法不仅提高了下载速度,还减少了因国际网络波动造成的失败概率。
#### 方法二:注释掉有问题的具体版本约束
对于那些明确指出找不到的特定版本组合,可以选择暂时忽略它们的确切匹配要求。
- 编辑 `actsegmul.yml` 文件,将引发问题的部分条目前加上井号 (`#`) 表示注释处理[^4]。
例如原始文件中有如下内容:
```yaml
dependencies:
...
- libgcc==5.2.0=0
- qt==5.6.2=3
```
将其改为:
```yaml
dependencies:
...
# - libgcc==5.2.0=0
# - qt==5.6.2=3
```
随后再次运行创建命令允许 Conda 自动决定最佳替代方案。
#### 方法三:升级 Conda 工具本身
有时候工具本身的局限性也会造成不必要的麻烦。因此考虑先行更新至最新稳定版可能会有所帮助。
- 更新基础环境下的 Conda 组件到最近发行版本[^3]:
```bash
conda update -n base -c defaults conda
```
完成后再重复最初的环境搭建流程或许能得到不同结果。
#### 方法四:利用 Pip 安装困难项
针对少数特别顽固且始终不可得的组件,可以借助 Python 社区广泛使用的另一管理器——Pip 实施补充安装。
- 在原有 YAML 文档底部追加一段专门用于描述由 Pip 负责引入的内容结构[^4]:
```yaml
...
dependencies:
...
- pip:
- some-hard-to-find-package==specific.version
```
这里需要注意的是并非所有库都适合这种方式操作;仅适用于确实存在却难定位的情形下才采用该手段补救。
---
### 总结与建议
综合来看,面对此类状况可以从多个角度切入寻找突破口。优先尝试调整 Channel 设置配合适当简化依赖列表往往能快速见效;而适时运用外部辅助工具如 Pip 或者保持自身基础设施处于良好状态同样重要。最终目的是达成预期的功能实现而不拘泥于单一途径。
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