卸载pip install -r requirements.txt

### 卸载通过 `pip install -r requirements.txt` 安装的所有依赖库卸载通过 `pip install -r requirements.txt` 安装的依赖库可以通过以下方法实现。以下是详细的解决方案： #### 1. 查找已安装的依赖库首先，需要确定 `requirements.txt` 文件中列出的所有依赖库。可以使用以下命令查看文件内容： ```bash cat requirements.txt ``` 这将显示所有需要卸载的库名称[^1]。 #### 2. 手动卸载每个依赖库如果知道具体的依赖库名称，可以直接使用 `pip uninstall` 命令逐个卸载。例如： ```bash pip uninstall torch torchvision opencv-python-headless numpy pandas matplotlib scikit-learn ``` 上述命令中的库名应根据实际的 `requirements.txt` 文件内容进行调整[^2]。 #### 3. 批量卸载依赖库为了更高效地卸载所有依赖库，可以使用以下命令批量处理： ```bash pip uninstall -r requirements.txt -y ``` 此命令会根据 `requirements.txt` 文件中列出的所有库进行卸载，并且 `-y` 参数表示无需每次确认卸载操作。 #### 4. 验证卸载结果完成卸载后，可以通过以下命令验证是否成功卸载了所有依赖库： ```python import pkg_resources installed_packages = {pkg.key for pkg in pkg_resources.working_set} required_packages = set(open('requirements.txt').read().splitlines()) missing_packages = required_packages & installed_packages if not missing_packages: print("所有依赖库已成功卸载") else: print(f"以下依赖库未卸载: {missing_packages}") ``` 上述代码将检查 `requirements.txt` 中的库是否仍然存在于当前环境中[^4]。 #### 注意事项 - 如果在安装时使用了特定的镜像源（如清华源或阿里云源），卸载时无需额外指定镜像源。 - 对于 YOLOv5 的特殊依赖（如 PyTorch），如果之前注释掉了某些包（如 `torch`, `torchvision`, `torchaudio`），则需要确保这些包也被正确卸载[^3]。 ```python # 示例：检查特定库是否已卸载 try: import torch except ImportError: print("PyTorch 已成功卸载") ``` #### 清理缓存如果通过 `torch.hub.load` 下载了预训练模型，建议清理 PyTorch Hub 缓存以释放磁盘空间： ```bash rm -rf ~/.cache/torch/hub/ ``` ---

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卸载pip install -r requirements.txt

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