我正在测试一些机器学习的代码,这个仓库依赖了多个 pip 包,当前使用 conda 管理环境,但我使用 conda 安装环境后发现一堆错误,解决了 A 错误后又出现 B 错误,然后无穷无尽,为了将代码跑起来,配环境这一步就换了几十个小时还是没搞定? 是什么因素导致 python 的包管理如此复杂和杂乱的呢? Python, conda, 错误, 代码
@hsfzxjy 我需要使用的多个包相互冲突,因此 python 的版本必须被固定为 3.7,然后需要使用 pytorch 的一系列包和 mayavi ,Windows/macOS/Linux 都需要支持,然后就出了各种诡异错误。