Mamba 将软件包安装到错误的环境中

Question

背景是，我负责维护我们团队用于分析的精美 Docker 图片。它使用 Jupyter notebook image 作为基础，然后添加各种自定义、额外的包等

其中一位团队成员最近想运行 Tensorflow。没问题，我会运行 mamba install 并将其添加到图像中。然而，这产生了一个问题：Tensorflow 2.4.3（最新版本）在某种程度上与 R 4.1.1（也是最新版本）或生态系统中的其他东西不兼容，导致 R 降级到 3.6.3。所以我创建了一个新环境并在其中安装了 TF：

FROM hongooi/jupytermodelrisk:1.0.0

RUN mamba create -n tensorflow --clone base

# Make RUN commands use the new environment
RUN echo "conda activate tensorflow" >> ~/.bashrc

SHELL ["/bin/bash", "--login", "-c"]

RUN mamba install -y 'tensorflow=2.4.3'

但是当我重建镜像时，我发现虽然创建了tensorflow env，但Tensorflow包已经安装到base env中，而不是tensorflow env。有人遇到过这种情况么？我可以验证，如果我登录到容器，tensorflow env 已经创建：它只是不包含 Tensorflow 包。

如果运行来自容器内部的 create、activate 和 install 命令，我不会遇到这个问题。仅当我尝试在 Docker 文件中执行此操作时。

我使用 mamba 而不是 conda，因为考虑到安装的软件包数量，conda 需要永远运行。事实上，尝试运行 conda install tensorflow 会在 ~5 小时后崩溃。

Answer 1

不是 dockerfiles 方面的专家，但通常您可以使用安装命令的 -n 标志来指定安装的目标环境，如下所示：

mamba install -n tensorflow -y tensorflow=2.4.3

Mamba 将软件包安装到错误的环境中

Mamba installing a package into wrong environment

docker

conda

mamba