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背景
在安装一个新的包的时候报上述错误：
conda install pytorch-lightning -c conda-forge
我试过，安装中文分词的包，不会错误，
conda install jieba
也就是说，是上面那个包的问题。
原因
0.查找了一些资料，一些人说的解决方案都是什么鬼，大多适应性很小或者没用。
1.上述错误不是网速问题！！
上面的关键词是： environment。
我个人理解是：其实就是在说，你现在安装的包，其所依赖的环境有点难解决。什么叫难解决，比如现在这个包依赖很多包，然后这些被依赖的包版本都不满足要求，有的可能需要更新，有的可能你又安装过高了，需要安装更低版本，但是如果你安装更低版本，依赖这个包的一些包又会不舒服。
总之，这样就会很麻烦。
解决方案
我以前很不屑于建立虚拟环境，因为在不同的虚拟环境里面可能会有不同版本的包，这显然浪费我内存，本来我就一个包，任何项目都用这个，现在是多个项目多个虚拟环境，太浪费了。
但是现在恐怕不得不臣服了，对于上面这种情况，还是老老实实使用虚拟环境吧。大不了，学习完这个项目删除这个环境即可。
而且，也不一定就是多个项目多个虚拟环境。比如这次踩坑了，创建了这个虚拟环境，不要删除，此时我们有两个环境，下次又来了一个新项目，先看一下这两个环境能不能满足，如果可以满足，我们就不用创建新的虚拟环境了。
所以，从这个角度来说，虚拟环境也挺好的。
正文
我上面是安装pytorch-lightning报错了，所以我们创建一个虚拟环境，并且取一个好听的名字，从而我们以后就能够记住，如果新项目里面需要pytorch-lightning这个包，我们就使用这个环境。
conda create --name pytorch-lightning
然后我们如果要使用这个环境，那么我们就激活他，那么，当前就会默认使用这个环境。
conda activate pytorch-lightning
进入了这个环境之后，我们就可以开始安装我们的pytorch-lightning了。
conda install pytorch-lightning -c conda-forge
然后，再也不报错了，但是如我前面所说，虚拟环境中很多包因为版本问题都会重新安装过，呜呜呜，好几个G，显然有点浪费我们的空间了。
不过，前面说了，这种报错其实出现得不多，并不是每一个新项目都要安装虚拟环境，没准下次新项目这个虚拟环境还能用呢！
对了，温馨提示，由于上述好几个G，所以最好不用
-c conda-forge
而是使用国内镜像，国外的怕会很慢。怎么设置国内镜像可以参考我以前博客，然后只需要
conda install pytorch-lightning
就会默认使用我们设置的镜像。
解决方案2
上面这个解决方案最为稳妥，但是缺点是耗时太久，在网速很好的情况，你的操作以及业务熟练情况下，可能也要一两个小时，否则，很容易半天，一天。
最近，我发现了一条弯路，这个弯路虽然有潜在的风险，但是我觉得可以试一试。
那就是不要适用conda这个包管理器，而是适用pip，这个东西好像不会考虑包之间的兼容性问题。
有人问：用pip安装了这个包之后，由于存在版本不兼容问题，我们导入不会报错嘛？确实有可能，所以说存在风险。但是要知道，一个包通常有很多很多功能，很多很多函数以及类，这里面大部分可能都不存在版本问题，只是少数可能有问题。所以，当你使用这个包的某个函数的时候，还是有很大可能会成功的，不会报错的。
完结撒花
Original: https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/124398631
Author: 音程
Title: （已解决）Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
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