我正在使用 miniconda 来管理数据科学包的安装。这是我现在已经建立的工作流程，所以我希望它也能在这种情况下工作。我也认为它可以工作，因为它应该在这样的情况下有所帮助——比纯 python 需要更多的依赖项。
我想安装pythonCDT工具箱 https://github.com/FenTechSolutions/CausalDiscoveryToolbox。它是一个pip-PyPI 上提供可安装包，但任何 conda 通道中均不提供。它需要 PyTorch，可以在 PyPI 和他们自己的 conda 通道中轻松使用。但它还需要一些 r-packages，大多数在 CRAN 上可用，有些仅在 github 上。我的梦想是拥有一个environment.yml文件看起来像这样：
name: my_env
channels:
- defaults
- pytorch
dependencies:
- pytorch
- cpuonly
- pip
- pip:
- cdt
- -e .
- r: # this line and below don't work...
- pcalg # available on CRAN, but not in conda channel r
- kpcalg # available on CRAN, but not in conda channel r
- github:https://github.com/Diviyan-Kalainathan/RCIT # R package not in CRAN nor on conda
我认为没有一种简单直接的方法可以像上面那样基于这个问题关于类似的 npm 安装 https://stackoverflow.com/questions/57082949/install-npm-package-with-conda-via-environment-yml。我不可能是第一个需要安装 r 和 python 软件包的人......那么“标准”解决方法是什么？
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