我发现只导出字符串格式的包比导出整个conda环境更可移植。正如前面的答案所暗示的:

$ conda list -e > requirements.txt

但是，这个requirements.txt包含的构建号不能在操作系统之间移植，例如在Mac和Ubuntu之间。在conda env export中，我们有——no-builds选项，但没有conda list -e选项，所以我们可以通过发出以下命令来删除构建号:

$ sed -i -E "s/^(.*\=.*)(\=.*)/\1/" requirements.txt 

并在另一台计算机上重新创建环境:

conda create -n recreated_env --file requirements.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。

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。

我发现只导出字符串格式的包比导出整个conda环境更可移植。正如前面的答案所暗示的:

$ conda list -e > requirements.txt

但是，这个requirements.txt包含的构建号不能在操作系统之间移植，例如在Mac和Ubuntu之间。在conda env export中，我们有——no-builds选项，但没有conda list -e选项，所以我们可以通过发出以下命令来删除构建号:

$ sed -i -E "s/^(.*\=.*)(\=.*)/\1/" requirements.txt 

并在另一台计算机上重新创建环境:

conda create -n recreated_env --file requirements.txt 

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

到目前为止，我的情况(从x86到arch64)的最佳解决方案: https://github.com/conda/conda/issues/4339#issuecomment-311804578

Conda env export | cut -f 1 -d '=' | grep -v "prefix" > environment.yml

此外，如果您在机器架构(x86_64 > arch64)之间移动 您需要手动调整一些不兼容的包。例如Intel专用的mkl*，ld_impl_linux-64…