Pip 安装比较慢

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 200+累计阅读 295平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄10年

关注

转载最新推荐文章于 2026-04-13 10:36:29 发布 295 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

在 Ubuntu 上安装 pip的方法下面是在Ubuntu上安装。阅读详情

临时使用：

可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

例如：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gevent，这样就会从清华这边的镜像去安装gevent库。

永久修改，一劳永逸：

linux下，修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个)，修改 index-url至tuna，内容如下：

[global]

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

windows下，直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\xx\pip，新建文件pip.ini，内容如下

[global]

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

了解更多关于《计算机视觉与图形学》相关知识，请关注公众号：

下载我们视频中代码和相关讲义，请在公众号回复：计算机视觉课程资料

收录于

Anaconda

当前文章被收录于：

Anaconda

6 篇文章 0 人学习

订阅专栏查看详情

当前文章被以下社区和专栏收录：

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qingfengxiaosong/article/details/97894081>

Ubuntu 下安装 pip 文章目录安装 python2 版本的 pip1. 下载 pip.tar.gz 文件进行安装2. 下载 get-pip.py 文件进行安装3. pip 官网详细的安装教程pip 换源安装 python2 版本的 pip 在网上很多关于安装 python2 的 pip 教程，根据尝试过的，我这里总结一下几种方法： 1. 下载 pip.tar.gz 文件进行安装在网上下载 pip.tar.gz 文件，然后解压，使用 sudo python setup.py install 进行安装有可能会报错： Impor 阅读详情

相关推荐

python怎么安装pip？

学习过Python的小伙伴都知道，想要安装Python扩展框架就需要使用到pip工具来安装，但有些Python版本并没有内置pip安装工具，今天小千就来教大家如何去检验是否安装和如何安装pip工具。如何检验是否安装pip？你可以通过以下命令来检验电脑上是否安装了pip工具 pip --version # Python2.x 版本命令 pip3 --version # Python3.x 版本命令如何安装pip？如果通过上述的方式发现您没有安装pip工具的话，你可以使用以下工具来安装 $ curl

xiaoxijinger的博客 6158

pip install 安装软件指定版本

1.在下载软件的后面加上==号，写上版本号。样例： pip install 软件名==版本号 2.举例 1.不加版本号： pip install clickhouse-driver 2.指定版本号： pip install clickhouse-driver==0.2.1

感谢你的关注~~~~ღ( ´･ᴗ･` ) 1万+

05、基于ALV表报实现复选框、全选、取消全选等功能

基于Function ALV实现复选框、全选及取消全选等功能

wo520yl1314的博客 2370

谈谈全自动安装常使用的pip install的原理及作用！！！

这里写自定义目录标题官方对于pip的说明欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导...

ac不知深的博客 4万+

latex写论文（TeXstudio工具）

目录前言IEEE模板模板免费分享参考文献写作方法我的.tex文件代码前言学校老师要求我们以IEEE顶级会议格式与标准写报告，于是过程虽然麻烦点，但是效果还是不错了，下面先展示一下自己写完的效果。 IEEE模板我是在 Overleaf 上注册了个账号下载了模板，里面有各种会议论文的写作模板，这个注册还挺麻烦，要外网注册，国内邮箱都不行。进行后点菜单，菜单里有下载源码。 https://cn.overleaf.com/project/5fe5b082dff088649fc67106 模板免费分享已

小样yx的博客 6749

深入浅出：UE4类型系统完整构建过程详解

UE4的类型系统是一个复杂但设计精巧的架构，它通过静态代码生成和运行时构建的完美配合，实现了强大的反射功能。理解这个过程不仅有助于解决开发中的问题，也能让你更好地利用UE4的各种高级特性。就像建造一栋大楼需要经过设计、备料、框架、装修、验收等多个阶段，UE4类型系统的构建也是一个多阶段、精细化的过程。每个阶段都有其特定的职责，共同协作完成从源代码到运行时对象的转换。

m0_45371381的博客 911

根据pid查看安装目录

ps -aux |grep -v grep|grep pid pwdx pid

luyinlai的博客 1314

LangChain实战：Plan and Execute代理在智能预算规划中的应用

本文详细介绍了如何利用LangChain框架中的Plan and Execute代理实现智能预算规划。通过拆解复杂财务问题、调用多工具链协作，该代理能自动完成从个人月度预算到家庭年度综合预算的智能规划，并具备消费习惯学习和多目标优化等进阶功能，帮助用户实现精准财务管理和决策优化。

weixin_42530732的博客 382

pip install --update pip成功解决

1.查询pip版本： pip --version 2.pip install --upgrade pip -vvv

Frank_Wei1994的博客 1万+

用Python绘制DCA曲线详解及示例代码

在这篇文章中，我们将详细解释如何使用Python绘制DCA曲线，并提供示例代码。通过使用上述的示例代码和解释，你可以自己尝试不同的投资金额、期数和增长率来绘制自定义的DCA曲线。通过运行上述代码，我们将得到一个绘制了DCA曲线的图表。该图表将显示出DCA投资策略在给定投资金额、投资期数和增长率下的投资价值随时间的变化情况。在上述代码中，我们使用一个循环来计算每个投资期的DCA曲线值。现在，我们可以使用上述函数来计算DCA曲线的值，并将其绘制成图表。最后，我们返回计算得到的DCA曲线值列表。

TechPr的博客 1407

玩转Docker小游戏项目系列：Docker部署魔塔网页经典小游戏

jks212454的博客 1063

python pip安装报错问题汇总

没有pip时通过以下安装： pip：apt install python-pip pip3：apt install python3-pip 1、当使用 sudo pip install **** 报错时如下： Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/pip", line 9, in <module> from ...

qq_37082966的博客 1万+

计算机视觉与深度学习｜ 2024年至2025年图像匹配算法总结（原理，公式，代码，开源链接）

以上总结覆盖了当前主流和前沿技术，实际选择需结合具体场景（速度/精度/资源限制）评估。

尘世冰封的专栏 1586

pip安装 比较慢

【代码】pip安装 比较慢。

luoganttcc的博客 241

高通IPA硬件加速介绍

‌ 高通IPA （Internet Protocol Accelerator）模块是一种硬件加速模块，由高通公司（Qualcomm）提供，主要用于优化移动设备上的网络数据传输，特别是通过 LTE 、 5G 等移动网络的数据传输‌‌。IPA模块通过硬件加速，显著提高了数据传输的速度和效率，同时降低了设备的功耗，并提供了更稳定的网络连接，减少了数据传输中的丢包和延迟‌。

四儿家的小祖宗的博客 1622

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

conda/pip安装比较慢的解决方法

通过在后边指定安装源解决例如：安装TensorFlow比较慢可以这样解决 pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ -i 后边的就是指定安装源

jjw_zyfx的博客 395

IEM模型，地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

pip安装详解

pip是python的包管理工具，python2.7/python3.4以上的版本都已经集成了该工具，我们可以用 pip --version 命令确认是否安装。如果未安装pip的，请往下看。下载进入https://pypi.org/project/pip/选择红框中的文件下载图 windows下安装下载完成后解压得到我们用CMD进入该目录下，输入python setup.py install命令进行安装码字不易废话两句：有需要python学习资料的或者有技术问题交流 “点击”即可如果是第

pythonxiaopeng的博客 8万+

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具

在linux中安装pip

原因是因为：安装pip时提示setup.py中使用setuptools中的模块，但是我们开始并没有安装setuptools软件包，所以我们需要先下载并安装 setuptools！由于系统自带的pyhon中没有pip，而我们这时候恰好需要用到pip，怎么办呢？今天我就来教大家如何在linux中安装pip；需要哪个版本可以选择第二种，需要哪个版本改一下版本就好了；能查到说明安装成功，接下来我们就可以安装自己想要的包了；搭建的linux系统，安装pip，有需要的后台私信我。测试使用pip命令安装需要的包。

m0_72838865的博客 2万+

pip安装教程

'pip'不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件第一步：确定python已安装第二步：下载pip安装pip可能的问题:python setup.py install没反应电脑里面没有安装pip，那么在cmd中运行会提示：pip不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件在vscode或pycharm运行会提示：无法匹配什么… 第一步：确定python已安装先win+R进入命令行要是没安装的话会直接跳到Store安装的界面，然后安装就好了。重复上面的步骤，确定python已经安装

qq_43138237的博客 10万+

linux中安装pip_如何在Linux中安装PIP

linux中安装pipIn this tutorial, we’ll go over the steps to install pip in Linux. The pip command allows us to install Python packages from the Python Package Index or PyPI. 在本教程中，我们将介绍在Linux中安装pip的步骤。 pi...

从零开始的教程世界 3万+

安装pip

【注意】正常安装模块的语句是：pip install 【模块名字】比如（pip install myqr，其中myqr是模块的名字），但是由于某些同学网速过慢会出现爆红或者进度条不动，每每下载不成功，所以这边直接拿取清华的镜像链接过来，比较快。输入：pip install --upgrade pip --user，并回车。2-1 输入：pip install --upgrade pip，并回车。（不是打开win+r后就直接输入pip，打开cmd后再输入！【直接复制黏贴过去】版本不一样不影响使用！

weixin_43102188的博客 1万+

python安装pip-安装pip的三种方法

1.get-pip.py安装$wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py$ sudo python get-pip.py # 运行安装脚本注意：用哪个版本的 Python 运行安装脚本，pip 就被关联到哪个版本，如果是 Python3 则执行以下命令：$ sudo python3 get-pip.py # 运行安装脚本。一般情况 pip 对应的...