environment variables: conda info could not be constructed. KeyError('pkgs_dirs')
时间: 2024-03-15 20:43:02 浏览: 174
这错误通常表示您的conda安装出现问题,可能是由于conda配置文件中的错误设置导致的。您可以尝试以下步骤来解决问题:
1. 打开终端或Anaconda Prompt,并尝试输入"conda info"。如果此命令仍然返回相同的错误,请跳到第2步。
2. 您可以尝试删除conda配置文件。在终端或Anaconda Prompt中输入以下命令:`conda config --remove-key pkgs_dirs`。然后再次尝试运行"conda info"。
3. 如果上述步骤仍然无法解决问题,请卸载并重新安装conda。您可以按照conda官方文档中的说明进行操作。
希望这可以帮助您解决问题!
相关问题
`$ D:\Anaconda\Scripts\conda-script.py install nsst` environment variables: conda info could not be constructed. KeyError('pkgs_dirs') An unexpected error has occurred. Conda has prepared the above report. If submitted, this report will be used by core maintainers to improve future releases of conda. Would you like conda to send this report to the core maintainers? [y/N]: y Upload successful. Thank you for helping to improve conda. Opt-in to always sending reports (and not see this message again) by running $ conda config --set report_errors true
这是一个安装命令,使用了 Anaconda 中的 conda 包管理器来安装名为 nsst 的软件包。不过,命令执行时出现了一个错误,指出 conda info 无法构建,可能是由于缺少 pkgs_dirs 环境变量导致的。Conda 报告了这个错误并询问是否将报告发送给核心维护人员以改进未来版本的 conda。如果你想要发送报告并帮助改进 conda,就输入 y,否则输入 N。如果想要一直发送报告并不再看到这个消息,可以运行 conda config --set report_errors true。
帮我检查一下这段代码有没有错误gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpu, [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=0.1 * 1024)]) except RuntimeError as e: print(e) sess = tf.compat.v1.Session() init = tf.compat.v1.global_variables_initializer() sess.run(init)
这段代码看起来没有明显的错误,但是有一些需要注意的地方:
1. 如果你使用的是 TensorFlow 2.x 版本,则不需要使用 `tf.compat.v1.Session()` 和 `tf.compat.v1.global_variables_initializer()`。相反,你应该使用 `tf.Session()` 和 `tf.global_variables_initializer()`。
2. 在设置 `VirtualDeviceConfiguration` 时,你可以将 `memory_limit` 的值设置为比 0.1 * 1024 更大的值,以便更好地利用 GPU 资源。
3. 在设置 `VirtualDeviceConfiguration` 时,你可以将 `memory_limit` 的值设置为 None,以便完全利用 GPU 资源。
4. 需要确保导入了 TensorFlow 库。例如,可以在代码的开头添加以下行:`import tensorflow as tf`。
希望这些提示能够帮助你检查代码并避免潜在的错误。