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組織/EverfortuneAI/{Note} Nox.md

@@ -23,6 +23,7 @@ tags:
 	- 若想將測試結果輸出檔案（測試組合很多的時候很適合），可執行`nox --report [file_name].json`
 	- 小知識，如果semantic version沒有給patch的話，則其為0（比方說我們要測試的numpy版本設為1.24，則其實際測試的版本為1.24.0）
 	- 測試的環境會放在`.nox`裡（通常以python搭配套件名稱進行資料夾命名，若套件太多則會hash成短名稱），如果使用`reuse_venv`則nox會去重新使用這些環境檔進行測試，可節省重新建立環境的時間
+	- 若無特殊需求，session的``venv_backend``建議使用預設的venv即可，較省空間
 	- 以下為*noxfile.py*範例程式碼（透過環境是否能順利通過單元測試來判別套件之間的匹配性）
 
 ```python
@@ -48,6 +49,7 @@ def test_flexibility(session, numpy, scikit_learn):
     session.run('pytest', 'tests', '-v')
 ```
 - Issues
-	1. 在某些依賴套件組合下，load_model在進行reload測試時會報錯，原因是舊模型與新模型的記憶體位置相同導致AssertionError，但為何會有這樣的差異仍未知
-	2. 將nox的venv_backend設為conda，並開啟reuse_venv進行測試，測試一陣子後，會開始出現conda error，猜測原因是reuse的機制出問題，如果是新創造的conda env就沒問題（沒開啟reuse會很耗時，每次都得重建測試環境，目前一個環境的容量約5GB，安裝得花不少時間）
-	3. 呈上，若把venv_backend改成預設的venv，在測試一段時間後仍會報錯，原因可能跟上述相同
+	1. 在某些依賴套件組合下，load_model在進行reload測試時會報錯，原因是舊模型與新模型的記憶體位置相同導致AssertionError，詳細原因需調查
+	2. 將nox的venv_backend設為conda，並開啟reuse_venv進行測試，測試一陣子後，會開始出現conda error，猜測原因是reuse的機制出問題，如果是新創造的conda env就沒問題（沒開啟reuse會很耗時，目前一個環境的容量約5GB，安裝得花不少時間）
+		- 發現是conda的問題（可見github[討論串](https://github.com/conda/conda/issues/9794#issuecomment-884032662)），使用``conda clean -a``將套件暫存與快取清除就可以跑conda create了，詳細原因需調查
+	3. 呈上，若把venv_backend改成預設的venv，在測試一段時間後仍會報錯，原因可能跟上述相同（目前無法還原錯誤）