手动本地安装conda的第三方库

背景

最近在将自己电脑上的深度学习环境迁移到另一台电脑上，但由于网络限制，在下载一些第三方库时会异常缓慢，故此时采用手动安装方式。

步骤

1.准备安装包 

安装包可从官网下载，或直接拷贝已有虚拟环境中的包

【补充】关于虚拟环境中包的存储路径

打开cmd，输入 conda config --show 查看 pkgs_dirs 属性的值

C:\Users\XXX>conda config --show
...
pkgs_dirs:
  - D:\program\anaconda\pkgs     # 安装包存储在第一个路径
  - C:\Users\XXX\.conda\pkgs
  - C:\Users\XXX\AppData\Local\conda\conda\pkgs
...

一般而言，每次通过conda下载的包都会安装到 pkgs_dirs 配置中的第一个路径下。

2.拷贝至conda环境的pkgs目录

获取到安装包后，将其拷贝至目标环境的pkgs目录下（查找pkgs目录的方法和步骤1是一样的）。

比如，我这里将 pytorch-1.12.0-py3.8_cuda11.3_cudnn8_0.tar.bz2 这个包拷贝到了 D:\program\anaconda\pkgs> 

3.通过命令行进行安装

3.1进入目标环境

首先切换到需安装的虚拟环境中（比如我这里的虚拟环境是py38）

conda activate py38

3.2切换至包所在目录

然后切换到 pkgs_dirs  所在的目录下，切换后的状态如下：

(py38) D:\program\anaconda\pkgs>

3.3使用命令行安装

输入 conda install --use-local 包名，进行安装，如下所示：

(py38) D:\program\anaconda\pkgs>conda install --use-local pytorch-1.12.0-py3.8_cuda11.3_cudnn8_0.tar.bz2

Downloading and Extracting Packages


Downloading and Extracting Packages

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

3.4检查是否安装成功

通过 pip list 命令查看当前环境下已安装的包，若能显示包名及对应的版本号，则说明安装成功

(py38) D:\program\anaconda\pkgs>pip list
...
torch                     1.12.0
...

图示原理（可选看）

conda中的 pkgs_dirs 与 envs_dirs 这两个配置的作用可以用下图来表示：

• 三个环境：base、py36、py38
• 2个依赖包：python、torch
• pkgs_dirs 可以理解为  【存储&安装】  所有安装包的目录（发挥着缓存的功能），在某一环境中下载包之前，会检查pkgs_dirs 中是否已安装过相同版本的包，如果有则直接将现成的包加入到环境中。