首先激活Conda环境(下面，myenv是环境的假定名称)。

conda activate myenv

那么您只需要运行这个命令

conda env export > environment.yml

注意，您可以替换environment。Yml与您选择的任何其他文件名。

首先激活Conda环境(下面，myenv是环境的假定名称)。

conda activate myenv

那么您只需要运行这个命令

conda env export > environment.yml

注意，您可以替换environment。Yml与您选择的任何其他文件名。

从一个环境中保存要安装到另一台计算机的包的最简单的方法是:

$ conda list -e > req.txt

然后，您可以使用

$ conda create -n <environment-name> --file req.txt

如果您使用pip，请使用以下命令:参考https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_freeze/

$ env1/bin/pip freeze > requirements.txt
$ env2/bin/pip install -r requirements.txt

Linux或Mac

Conda env export—no-builds | grep -v "prefix" > environment.yml

窗户

Conda env export -no-builds | findstr -v "prefix" > environment.yml

原理:默认情况下，conda env导出包含构建信息:

$ conda env export
...
dependencies:
  - backcall=0.1.0=py37_0
  - blas=1.0=mkl
  - boto=2.49.0=py_0
...

相反，你可以不带构建信息就导出你的环境:

$ conda env export --no-builds
...
dependencies:
  - backcall=0.1.0
  - blas=1.0
  - boto=2.49.0
...

它将环境与Python版本和操作系统解绑定。

首先激活你的conda环境(你想要导出/备份的环境)

conda activate myEnv

导出所有包到一个文件(myEnvBkp.txt)

conda list --explicit > myEnvBkp.txt

恢复/导入环境:

conda create --name myEnvRestored --file myEnvBkp.txt

对我来说，Conda给出的程序是有效的:

https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#sharing-an-environment

但前提是在anaconda提示/控制台中执行。

VSCode终端只生成了一个带有我的环境路径的yml文件，但没有显式的依赖包列表。