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在旧服务器上导出环境并保存，便于后续在新服务器还原使用（以 Mask Transfiner 为例）

为了实现跨服务器的环境迁移，可以通过导出当前环境的关键配置文件，从而在新的机器上快速重建相同运行环境。以下为详细操作流程。

所需关键文件包括：

• transfiner_env.yaml

• requirements.txt

• 个人项目代码所在的文件夹（建议手动压缩后下载）

一、在旧服务器上激活目标环境

1. 登录到原始服务器系统。
2. 激活需要导出的 Conda 环境（本例中为 Mask Transfiner 环境）。

3. conda activate transfiner

4. 执行命令：python --version，验证 Python 版本是否正确，确保当前环境状态正常。

二、生成兼容性强的纯净 YAML 配置文件

该步骤旨在生成不包含硬件相关路径信息的环境描述文件，提升跨平台兼容性。仅保留“包名=版本号”格式的内容。

1. 运行如下命令导出基础环境信息：

2. conda env export --no-builds > transfiner_env.yaml

3. 输出结果示例如下：
4. 
5. 编辑生成的 YAML 文件，将末尾的 prefix: XXXXX 行注释或删除，避免绑定原服务器路径。
6. 
7. 保存修改后的 YAML 文件，作为环境重建的基础模板。

三、生成标准化的 pip 依赖列表

通过清理本地路径引用和非公开源包，生成可用于新环境安装的 requirement.txt 文件。

1. 执行以下命令获取当前环境中所有通过 pip 安装的包：

2. pip freeze | grep -v "file:///" | grep -v "/" > requirements.txt

3. grep -v "file:///"

4. 利用脚本或文本处理工具自动过滤掉所有指向本地文件路径的依赖项。

5. grep -v "/"

6. 同时移除包含斜杠路径符号的行，彻底规避因路径导致的安装错误。

7. /croot/...

8. 最终生成 clean 版本的 requirements.txt 文件。
9. 若后续恢复过程中出现包冲突，可尝试删除具体版本号，仅保留包名进行安装。

四、在新服务器上重建运行环境

将前述两个核心文件上传至目标服务器后，按顺序执行以下步骤：

1. 使用 Conda 根据 YAML 文件创建基础环境：

2. transfiner_env.yaml

3. requirements.txt

4. conda env create -f transfiner_env.yaml

5. 如遇创建失败，可参考备用方案：

6. conda create -n transfiner python=3.7

7. 手动建立空环境作为替代。
8. 激活新建环境后，使用 pip 安装其余 Python 包：

9. conda activate transfiner
   pip install -r requirements.txt

10. 完成库依赖部署后，挂载原始项目代码目录：

11. cd /hy-tmp/transfiner  #因为transfiner这个文件夹中有setup.py文件，所以需要转入这个文件夹中操作
    pip install -e .

五、异常处理：清理残留环境

若环境还原失败，产生部分初始化的中间状态环境，应彻底清除以避免干扰下次尝试。

1. 执行删除命令移除无效环境：

2. conda deactivate
   conda env remove -n transfiner
   conda env list #检查一下环境有哪些

3. 若仍无法成功重建，可采用手动方式创建最小化环境外壳：

4. conda create -n transfiner python=3.7
   conda activate transfiner
   pip install -r requirements.txt

六、最终功能验证

环境重建完成后，需重点检查以下组件是否正常工作：

• 确认 PyTorch 是否能正确识别 CUDA，确保 GPU 支持就绪；
• 验证 Detectron2 是否已正确安装并可导入；

• python -c "import torch; print('Torch版本:', torch.__version__); print('CUDA可用:', torch.cuda.is_available()); print('显卡数量:', torch.cuda.device_count())"
  
  python -c "import detectron2; print('Detectron2位置:', detectron2.__file__)"

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关键词：con Requirements Requirement Available activate