Блог

Когда я печатаю conda env create -f environment.yml

Я постоянно получаю

 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed

ResolvePackageNotFound:
  - tk==8.6.8=hbc83047_0
  - zlib==1.2.11=h7b6447c_3
  - av==8.0.2=py37h06622b3_4
  - lame==3.100=h7f98852_1001
  - xz==5.2.4=h14c3975_4
  - mkl_random==1.0.2=py37hd81dba3_0
  - x264==1!152.20180806=h14c3975_0
  - numpy-base==1.16.4=py37hde5b4d6_0
  - certifi==2020.12.5=py37h06a4308_0
  - _openmp_mutex==4.5=1_llvm
  - llvm-openmp==11.0.0=hfc4b9b4_1
  - freetype==2.9.1=h8a8886c_1
  - scikit-learn==0.22.1=py37hd81dba3_0
  - libgfortran-ng==7.3.0=hdf63c60_0
  - readline==7.0=h7b6447c_5
  - mkl_fft==1.0.12=py37ha843d7b_0
  - libpng==1.6.37=hbc83047_0
  - libedit==3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi==3.2.1=hd88cf55_4
  - nettle==3.6=he412f7d_0
  - gnutls==3.6.13=h85f3911_1
  - python==3.7.3=h0371630_0
  - gmp==6.2.1=h58526e2_0
  - _libgcc_mutex==0.1=conda_forge
  - libgcc-ng==9.3.0=h5dbcf3e_17
  - mkl-service==2.3.0=py37he904b0f_0
  - ffmpeg==4.3.1=h3215721_1
  - openh264==2.1.1=h8b12597_0
  - mkl==2019.4=243
  - numpy==1.16.4=py37h7e9f1db_0
  - ca-certificates==2020.12.8=h06a4308_0
  - libiconv==1.16=h516909a_0
  - intel-openmp==2019.4=243
  - libstdcxx-ng==9.1.0=hdf63c60_0
  - zstd==1.3.7=h0b5b093_0
  - ncurses==6.1=he6710b0_1
  - jpeg==9b=h024ee3a_2
  - openssl==1.1.1i=h27cfd23_0
  - bzip2==1.0.8=h7f98852_4
  - sqlite==3.28.0=h7b6447c_0
  - libtiff==4.0.10=h2733197_2
 

Что мне делать?

Мой yml файл:

 name: StyleFlow
channels:
  - anaconda
  - defaults
  - conda-forge
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=conda_forge
  - _openmp_mutex=4.5=1_llvm
  - av=8.0.2=py37h06622b3_4
  - blas=1.0=mkl
  - bzip2=1.0.8=h7f98852_4
  - ca-certificates=2020.12.8=h06a4308_0
  - certifi=2020.12.5=py37h06a4308_0
  - ffmpeg=4.3.1=h3215721_1
  - freetype=2.9.1=h8a8886c_1
  - gmp=6.2.1=h58526e2_0
  - gnutls=3.6.13=h85f3911_1
  - intel-openmp=2019.4=243
  - joblib=0.14.1=py_0
  - jpeg=9b=h024ee3a_2
  - lame=3.100=h7f98852_1001
  - libedit=3.1.20181209=hc058e9b_0
  - libffi=3.2.1=hd88cf55_4
  - libgcc-ng=9.3.0=h5dbcf3e_17
  - libgfortran-ng=7.3.0=hdf63c60_0
  - libiconv=1.16=h516909a_0
  - libpng=1.6.37=hbc83047_0
  - libstdcxx-ng=9.1.0=hdf63c60_0
  - libtiff=4.0.10=h2733197_2
  - llvm-openmp=11.0.0=hfc4b9b4_1
  - mkl=2019.4=243
  - mkl-service=2.3.0=py37he904b0f_0
  - mkl_fft=1.0.12=py37ha843d7b_0
  - mkl_random=1.0.2=py37hd81dba3_0
  - natsort=6.0.0=py_0
  - ncurses=6.1=he6710b0_1
  - nettle=3.6=he412f7d_0
  - numpy=1.16.4=py37h7e9f1db_0
  - numpy-base=1.16.4=py37hde5b4d6_0
  - olefile=0.46=py37_0
  - openh264=2.1.1=h8b12597_0
  - openssl=1.1.1i=h27cfd23_0
  - pip=19.1.1=py37_0
  - python=3.7.3=h0371630_0
  - python_abi=3.7=1_cp37m
  - readline=7.0=h7b6447c_5
  - scikit-learn=0.22.1=py37hd81dba3_0
  - setuptools=41.0.1=py37_0
  - sqlite=3.28.0=h7b6447c_0
  - tk=8.6.8=hbc83047_0
  - wheel=0.33.4=py37_0
  - x264=1!152.20180806=h14c3975_0
  - xz=5.2.4=h14c3975_4
  - zlib=1.2.11=h7b6447c_3
  - zstd=1.3.7=h0b5b093_0
  - pip:
    - absl-py==0.7.1
    - appdirs==1.4.4
    - astor==0.8.0
    - astunparse==1.6.3
    - attrs==19.1.0
    - backcall==0.1.0
    - bleach==3.1.0
    - cachetools==4.1.0
    - cffi==1.12.3
    - chardet==3.0.4
    - cloudpickle==1.2.1
    - cycler==0.10.0
    - cytoolz==0.9.0.1
    - dask==2.1.0
    - decorator==4.4.0
    - defusedxml==0.6.0
    - deprecated==1.2.6
    - dill==0.2.9
    - dlib==19.21.0
    - dominate==2.3.5
    - easydict==1.9
    - entrypoints==0.3
    - gast==0.2.2
    - google-auth==1.14.3
    - google-auth-oauthlib==0.4.1
    - google-pasta==0.2.0
    - grpcio==1.22.0
    - h5py==2.10.0
    - helpdev==0.6.10
    - idna==2.8
    - imageio==2.5.0
    - importlib-metadata==0.18
    - imutils==0.5.3
    - ipykernel==5.1.1
    - ipython==7.6.0
    - ipython-genutils==0.2.0
    - ipywidgets==7.4.2
    - jedi==0.13.3
    - jinja2==2.10.1
    - jsonschema==3.0.1
    - jupyter==1.0.0
    - jupyter-client==5.2.4
    - jupyter-console==6.0.0
    - jupyter-core==4.5.0
    - keras==2.2.4
    - keras-applications==1.0.8
    - keras-preprocessing==1.1.0
    - kiwisolver==1.1.0
    - mako==1.1.2
    - markdown==3.1.1
    - markupsafe==1.1.1
    - matplotlib==3.1.0
    - mistune==0.8.4
    - nbconvert==5.5.0
    - nbformat==4.4.0
    - networkx==2.3
    - notebook==5.7.8
    - oauthlib==3.1.0
    - opencv-python==4.1.0.25
    - opt-einsum==3.2.1
    - pandocfilters==1.4.2
    - parso==0.5.0
    - pexpect==4.7.0
    - pickleshare==0.7.5
    - pillow==6.0.0
    - prometheus-client==0.7.1
    - prompt-toolkit==2.0.9
    - protobuf==3.8.0
    - psutil==5.6.3
    - ptyprocess==0.6.0
    - pyasn1==0.4.8
    - pyasn1-modules==0.2.8
    - pycparser==2.19
    - pycuda==2019.1.2
    - pygments==2.4.2
    - pyparsing==2.4.0
    - pyqt5==5.13.0
    - pyqt5-sip==4.19.18
    - pyrsistent==0.14.11
    - pyside2==5.13.0
    - python-dateutil==2.8.0
    - pytools==2020.1
    - pytz==2019.1
    - pywavelets==1.0.3
    - pyyaml==5.1.1
    - pyzmq==18.0.0
    - qdarkgraystyle==1.0.2
    - qdarkstyle==2.7
    - qtconsole==4.5.1
    - requests==2.22.0
    - requests-oauthlib==1.3.0
    - rsa==4.0
    - scikit-image==0.15.0
    - scikit-video==1.1.11
    - scipy==1.2.1
    - send2trash==1.5.0
    - shiboken2==5.13.0
    - six==1.12.0
    - tensorboard==1.15.0
    - tensorboard-plugin-wit==1.6.0.post3
    - tensorflow-estimator==1.15.1
    - tensorflow-gpu==1.15.0
    - termcolor==1.1.0
    - terminado==0.8.2
    - testpath==0.4.2
    - toolz==0.9.0
    - torch==1.1.0
    - torchdiffeq==0.0.1
    - torchvision==0.3.0
    - tornado==6.0.3
    - tqdm==4.32.1
    - traitlets==4.3.2
    - urllib3==1.25.3
    - wcwidth==0.1.7
    - webencodings==0.5.1
    - werkzeug==0.15.4
    - widgetsnbextension==3.4.2
    - wrapt==1.11.2
    - zipp==0.5.2
 

Conda плохо работает с большими средами, в которых все привязано к определенным версиям (в отличие от других экосистем, в которых закрепление всего является стандартом). Результат conda env export , который, вероятно, и есть, здесь также включает номера сборки, которые почти всегда слишком специфичны (и часто зависят от платформы) для установки правильной версии программного обеспечения. Он отлично подходит для таких вещей, как воспроизводимость научной работы (необходимо знать конкретные версии и сборки всего), но не подходит для установки программного обеспечения (в версиях достаточно гибкости, которые должны работать с любым пакетом).

Я бы начал с удаления выводов сборки (отбрасывая все после второго = в каждой строке), чтобы закреплялись только версии. После этого я бы начал удалять контакты версии.

Используйте Ubuntu 18.04 x86 (linux-64), и environment.yml предоставленный будет работать.

На macOS (M1 Silicon) происходит сбой.

Как было указано в другом ответе; экспортированные файлы среды с явными номерами сборки и, как выясняется, фиксированными комбинациями версий пакетов; может не работать, если эта хост-платформа отличается.

Экспортированные среды — отличный способ получить воспроизводимые среды, но платформа сборки должна быть одинаковой. Я предлагаю использовать conda info на исходном хосте и на целевом хосте, чтобы проверить, совпадают ли они.