conda 替换清华源、阿里源(最新版本)
最编程
2024-03-12 10:14:09
...
时间 2021-12-16 16:19:37
我以前是这样加的,如何加的命令不用多说了.但我不喜欢用命令加.我直接改.condarc
文件.
以前是这样
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- defaults
show_channel_urls: true
使用conda install xxx
啥也下载不下来.后来呀,我看到了官网,直接搜索: conda 清华源
,我直接湿了.
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
得这样,放在default_channels
中,咱也不知道为啥.有大神解释一下吗?反正就是行了.
参考文献: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
同样阿里源
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
参考文献: https://developer.aliyun.com/mirror/anaconda
我特么因为这事浪费了两天.气哭了
最后记得清除一下索引缓存,方法如下:
即可添加 Anaconda Python 免费仓库。
运行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。
运行 conda create -n myenv numpy 测试一下吧。
2022年7月6日
其实现在看来,airport才是长久的.但是我发现一个好用的方式.如果你曾经下载成功了一次torch,或者多人使用的服务器也有成功下载过的torch,你就下载和他的torch一样的版本,python版本和torch版本都和别人的一致.这样就能使用conda的缓存直接复制过来,会很快.
我想起我师姐说她下载torch从来没有遇到过卡住的情况,大概她每次都是下载同一个python版本和torch版本,直接缓存拉过来,不存在卡住了. 我只是做了个实验证明是成功的,但我也不知道是不是我所想的这样.