深度学习环境部署总会安装到c盘的问题

现在深度学习越来越多的github上的工具需要单独部署一个虚拟环境，并且安装cuda和pytorch依赖，每次都会默认在工具所在的文件夹创建虚拟环境，cuda之类的依赖都会安装到c盘位置的目录里。本以为是conda的锅，但是修改condarc之后依然是安装到c盘，让人非常头疼。说明这个不是conda的问题。已知我的python和NVIDIA驱动安装在了c盘，请问各位有没有办法更改cuda等依赖安装路径，或者把之前废弃的虚拟环境依赖连根删除c盘的库。拯救我岌岌可危的c盘。

可以把其他盘作为一个目录，挂载在c盘某个目录下。

C盘也得救了，麻烦也解决了。

引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：

深度学习环境部署通常会安装到C盘的问题，可以通过以下方法进行解决：

1. 修改conda配置文件：打开Anaconda Prompt，输入conda config --show查看配置文件路径。然后使用文本编辑器（如Notepad++）打开该文件，将pkgs_dirs路径修改为其他磁盘的路径，保存并退出。重新安装虚拟环境时，依赖包就会被安装到修改后的路径。

2. 手动移动已安装的依赖包：如果已经安装了虚拟环境，并且依赖包已经安装到C盘，可以通过以下步骤将其移动到其他磁盘：

   • 打开Anaconda Prompt，使用conda activate 虚拟环境名进入已安装的虚拟环境。
   • 使用conda env export > env.yml导出当前虚拟环境的配置信息。
   • 使用conda remove --name 虚拟环境名 --all删除虚拟环境。
   • 使用文本编辑器打开导出的env.yml文件，将其中的prefix: C:\path\to\虚拟环境路径修改为其他磁盘的路径，保存并退出。
   • 使用conda env create -f env.yml重新创建虚拟环境。
   • 现在重新安装该虚拟环境，依赖包就会被安装到修改后的路径。

请注意，在移动依赖包之前，建议先备份重要数据，以防意外发生。

另外，如果有废弃的虚拟环境依赖库需要删除，可以通过以下步骤进行删除：

• 打开Anaconda Navigator，进入"Environments"界面。
• 选择需要删除的虚拟环境，点击"▷"按钮展开，然后点击"Open Terminal"按钮打开终端。
• 在终端中使用conda remove --name 虚拟环境名 --all命令删除整个虚拟环境及其依赖库。

希望这些方法能够帮助您解决问题，拯救您的C盘。如果有其他疑问，请随时追问。

结合GPT给出回答如下请题主参考
首先，为了避免在C盘安装CUDA和PyTorch依赖项，您可以通过在安装过程中手动更改安装路径来将它们安装在其他位置。例如，您可以将CUDA安装在D盘，并将其路径添加到系统环境变量中。同样，您可以将PyTorch依赖项安装在其他位置并在您的项目中引用它们。

另一种方法是使用conda虚拟环境。在创建虚拟环境之前，您可以使用conda配置文件来设置要安装的依赖项和其他选项。在创建虚拟环境时，您可以指定要创建的位置。这可以帮助您将所有依赖项和虚拟环境文件保存在不同的位置。例如：

conda create --prefix /path/to/env --file requirements.txt

其中，/path/to/env是您要创建的虚拟环境的位置，requirements.txt是一个包含所有依赖项的文件。

总之，为了避免在C盘安装依赖项和虚拟环境，您可以手动更改安装路径，使用conda配置文件和指定虚拟环境位置来实现。

conda create --prefix /path/to/env --file requirements.txt

①启动原来的虚拟环境

conda activate 虚拟环境名字

②迁移虚拟环境到新的位置

conda create --prefix E:anaconda3\envs --clone c:\users\Administrator\AppData\Local\conda\conda\envs

③删除旧的虚拟环境

conda env remove --prefix c:\users\Administrator\AppData\Local\conda\conda\envs

题主，这个问题我来替你解决(参考结合AI智能、文心一言)，若有帮助，还望采纳，点击回答右侧采纳即可。

可以使用conda或者pip来更改依赖的安装路径。具体方法如下：

1. 使用conda更改路径：

可以通过设置conda的环境变量来更改安装路径。在命令行中输入以下命令：

conda config --env --append envs_dirs=/path/to/new/envs/directory

其中，/path/to/new/envs/directory 是你希望安装新环境的目录路径。

2. 使用pip更改路径：

在使用pip安装依赖时，可以指定安装路径。在命令行中输入以下命令：

pip install --install-option="--prefix=/path/to/new/install/path" package_name

其中，/path/to/new/install/path 是你希望安装依赖的目录路径。

如果想要删除之前废弃的虚拟环境依赖，可以使用以下命令：

conda remove --name env_name --all

其中，env_name 是你希望删除的虚拟环境的名称。执行该命令后，该虚拟环境下的所有依赖都会被删除。

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
要更改 CUDA 和 PyTorch 的安装路径，您可以尝试以下方法：

1. CUDA 安装路径更改：在安装 CUDA 时，可以选择自定义安装路径。确保您选择的路径是位于非 C 盘的位置。如果您已经安装了 CUDA，可以尝试重新安装 CUDA，并选择所需的安装路径。

2. Anaconda/Miniconda 环境更改：如果您使用 Anaconda/Miniconda 创建虚拟环境并安装 PyTorch，可以尝试以下步骤：

   • 创建一个新的虚拟环境（如果还没有）：conda create --name myenv
   • 激活虚拟环境：conda activate myenv
   • 安装 PyTorch：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<desired_cuda_version> -c pytorch

   请确保在执行上述命令时，已选择非 C 盘上的路径作为 Anaconda/Miniconda 的安装路径。

3. 删除废弃的虚拟环境依赖：如果您想删除之前废弃的虚拟环境及其相关依赖，可以使用以下步骤：

   • 激活要删除的虚拟环境（如果尚未激活）：conda activate myenv
   • 移除虚拟环境：conda env remove --name myenv

   请确保正确指定虚拟环境的名称以及当前激活的环境。

请注意，上述方法可能会根据您的操作系统和安装配置而有所不同。确保在执行任何更改之前备份重要的数据，并谨慎操作。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

参考gpt：
结合自己分析给你如下建议：
更改cuda安装路径：如果您是使用Linux系统，您可以在安装cuda时使用–toolkitpath参数来指定安装位置的绝对路径，例如sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run --toolkitpath=/home/yourname/cuda --toolkit -silent。如果您是使用Windows系统，您可以在安装cuda时选择自定义安装，并修改安装位置，例如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0。无论哪种系统，您都需要在安装后配置好环境变量，以便cuda能够正常工作。
删除conda虚拟环境：您可以使用conda remove命令来删除不需要的虚拟环境，例如conda remove -n your_env_name --all。这样会删除虚拟环境及其所有的包。如果您只想删除虚拟环境中的某个包，您可以省略–all参数，例如conda remove -n your_env_name numpy。在删除之前，您需要先退出虚拟环境，使用conda deactivate命令。

试试这个呢
更改Python和NVIDIA驱动的安装路径：

对于Python，您可以在安装过程中选择更改安装路径，将Python安装到新的路径。
对于NVIDIA驱动，可以在驱动安装程序的设置或选项中更改安装路径。
更改CUDA和其他依赖项的安装路径：

在安装CUDA和其他依赖项时，选择新的安装路径。
如果已经安装了这些依赖项，您可能需要卸载并重新安装它们，并在安装过程中选择新的路径。
删除废弃的虚拟环境：

在命令行或终端中导航到虚拟环境的路径（通常是C:\Users\您的用户名.virtualenvs\）。
删除您不再使用的虚拟环境的文件夹。
删除虚拟环境中的Python解释器和库文件。

援引讯飞星火：
你好，你可以尝试更改conda的默认pkgs缓存位置以及创建环境位置。使用conda info 打印出来默认位置，然后去你要修改的文件及右键属性点击安全选项给用户设置完全控制即可。如果你想删除之前的虚拟环境依赖，可以使用以下命令：conda clean -a 或者 rm -rf ~/.conda/envs/env_name。

使用 conda 创建虚拟环境时，您可以使用 --prefix 标志来指定虚拟环境的安装路径。

conda create --prefix /path/to/your/preferred/location myenv

这将创建名为 myenv 的虚拟环境，并将其安装到您指定的路径。然后，您可以在虚拟环境中安装 CUDA 和 PyTorch，它们将安装到您指定的路径而不是 C 盘。

cuda安装到自定义路径 - 知乎 （以ubuntu为例） 网上的文章，一般讲述了cuda默认安装。如果不安装到/usr/local/cuda，需要修改.bashrc，添加PATH和LD_LIBRARY_PATH，分别添加bin目录和lib64目录，source ~/.bashrc 验证cuda自带的samples，记得… https://zhuanlan.zhihu.com/p/357708559

【以下回答由 GPT 生成】

首先，要修改深度学习环境部署路径以避免安装到C盘，可以尝试以下方法：

1. 创建一个新的虚拟环境，并将其设置为目标路径。使用conda或virtualenv等虚拟环境管理工具来创建和激活虚拟环境。例如，使用conda创建一个名为myenv的虚拟环境，并设置安装路径为D盘：

conda create --prefix D:\myenv
conda activate D:\myenv

1. 修改conda配置文件。打开~/.condarc文件（对于Windows系统，应该位于C:\Users\你的用户名\目录下），添加以下内容来设置默认的虚拟环境路径：

envs_dirs:
  - D:\myenv

1. 安装CUDA和PyTorch。在新的虚拟环境中，运行以下命令来安装CUDA和PyTorch（使用适合你的CUDA版本的命令）：

conda install -c anaconda cudatoolkit
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=XX.X -c pytorch

其中，XX.X是你所要安装的PyTorch版本所对应的CUDA版本号。

这样，CUDA和PyTorch将被安装到指定的虚拟环境路径下，而不是C盘。

关于删除之前废弃的虚拟环境依赖，可以使用以下步骤：

1. 查看已安装的虚拟环境。运行以下命令来列出所有已安装的虚拟环境：

conda env list

1. 选择要删除的虚拟环境。根据虚拟环境的路径，选择要删除的虚拟环境。

2. 删除虚拟环境。运行以下命令来删除选定的虚拟环境：

conda env remove --name <虚拟环境名称>

其中，<虚拟环境名称>是要删除的虚拟环境的名称。

请注意，删除虚拟环境将会移除该环境中安装的所有依赖包，包括PyTorch和CUDA等。因此，在删除虚拟环境之前，请确保你不再需要其中的任何依赖。

希望以上解决方案对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

【相关推荐】

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7683749
• 除此之外, 这篇博客: cuda11.2版本的对应安装的pytorch版本中的 进行安装，在线安装时间比较久，跟网速有关，最好选择直接下载进行安装。使用迅雷下载快速下载对应版本并安装，省时间。 部分也许能够解决你的问题。

装conda的时候装到别的盘，conda工具里应该有安装路径设置的

解决深度学习占大量c盘的具体操作步骤

解决深度学习占大量c盘的具体操作步骤_mob649e816594b7的技术博客_51CTO博客 解决深度学习占大量c盘的具体操作步骤，##深度学习占用大量C盘的实现步骤深度学习是一种运算密集型任务，可能会占用大量的计算资源和存储空间。在本文中，我将向你介绍如何通过使用Python和相应的深度学习框架实现将大量数据存储在C盘上的方法。###步骤概览下面是整个实现过程的步骤概览：|步骤|动作||---|----||1|安装Python和深度学习框架||2|准备训练数据|| https://blog.51cto.com/u_16175505/6709027

更改CUDA和其他依赖的安装路径，虽然通常这些工具会默认在C盘安装依赖，但有时在安装过程中会提供更改安装路径的选项。
如果你不再需要某个特定的虚拟环境及其依赖，可以删除该虚拟环境，并删除相关的依赖文件。

创建虚拟环境时，可以使用-p参数来指定环境的路径。例如，使用以下命令创建虚拟环境时，可以将环境安装到其他盘符的指定目录：

conda create -p D:\envs\myenv python=3.8

将上述命令中的D:\envs\myenv替换为您想要的环境路径

这个很简单，把虚拟环境配置到其他盘即可，用那个annocanal的命令，如果还有其他问题也可咨询

把C盘弄大点

参考gpt
在安装深度学习环境时，默认情况下很多工具会将依赖安装到C盘，这可能导致C盘空间不足的问题。以下是一些解决方案，您可以根据您的具体情况选择适合您的方法：

1. 修改默认安装路径：在安装CUDA和PyTorch时，可以尝试修改默认安装路径。在安装过程中，通常会有一个选项允许您选择安装路径。您可以将路径更改为其他磁盘分区，而不是C盘。

2. 使用conda进行环境管理：可以使用conda创建一个新的虚拟环境，并将其安装在其他磁盘分区上。首先，使用以下命令创建一个新的虚拟环境（假设您的新环境名称为"myenv"）：

   conda create --name myenv
   

   然后，使用以下命令激活该环境：

   conda activate myenv
   

   最后，您可以使用conda安装CUDA和PyTorch等依赖，并将它们安装在新环境中。

3. 手动更改环境变量：如果您已经安装了CUDA和PyTorch等依赖，并且它们位于C盘上，您可以尝试手动更改环境变量，将其指向其他磁盘分区上的安装路径。具体步骤如下：

   • 打开系统环境变量设置（右键点击"我的电脑"，选择"属性"，然后点击"高级系统设置"）。
   • 点击"环境变量"按钮，在"系统变量"部分找到"Path"变量，然后点击"编辑"。
   • 在编辑环境变量窗口中，找到CUDA和PyTorch等依赖的安装路径，并将其更改为其他磁盘分区上的路径。

请注意，在更改环境变量之前，请确保您已经备份了原始的环境变量设置，以防万一出现问题。