Anaconda历史版本下载及设置清华源(conda and pip)

最新推荐文章于 2025-11-12 16:27:45 发布
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#python #anaconda

本文作者分享从学Python到机器学习、深度学习过程中的经验。介绍Anaconda下载，提供国内外下载链接；讲解conda和pip清华源设置，指出国内本地设备设置源的必要性；还补充国内其他常用源，提醒Ubuntu使用特定https源，希望帮助新手解决安装包问题。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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动机

从学习python开始，到使用Anaconda，再到接触GDAL，到目前的机器学习及深度学习，过程中遇到过好多问题，通过网络资源及自己摸索，解决了好多问题；每次遇到问题解决后都想着做个文档，记录下来，以便下次遇到同样问题，直接复制代码解决，但是时间一长，.doc或者.txt文件就找不到了，所以准备备份到博客上，自己的笔记本，同样也希望可以帮助到像我一样走过来的新手。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、Anaconda下载

新手习惯去Anconda官网上下载最新版的Anconda，但是发现，如果在国内，官网的下载速度好像有点难慢，需要下载速度快点的地方；有时项目需要，我们需要上一个版本或者老一点版本，在这里我给大家提供一个下载链接，这里有老的版本，也可以直接用wget下载。
国内清华源下载点击这里

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

国外的云服务器点击这里

https:
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https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
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Anaconda历史版本地址官网 + Miniconda清华源 + Anaconda每个版本对应的默认Python版本。
Conda环境PIP安装python和pytorch cpu版本的清华源
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<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Conda环境中通过PIP安装Python和PyTorch CPU版本，并使用清华镜像源的问题。首先，我需要理清楚用户的需求和可能的步骤。 用户提到的是Conda环境，但想用PIP来安装，同时使用清华的镜像源。这涉及到两个部分：Conda环境的设置和PIP源的配置。可能用户已经有一个Conda环境，或者需要新建一个。然后，他们想用PIP安装PyTorch的CPU版本，而不是GPU版本，所以安装命令需要对应正确的版本。 首先，我应该确认用户是否需要创建新的Conda环境。通常，使用Conda的话，会先创建环境，然后激活环境，再在环境中安装包。但用户可能已经有现有的环境，所以需要通用步骤。 然后，配置清华源。对于Conda来说，配置清华源可以加快安装Conda包的速度。但用户这里是想用PIP安装，所以可能需要同时配置Conda的源和PIP的源？或者用户只需要配置PIP的源，因为用PIP安装PyTorch？ 不过，用户的问题明确指出要通过PIP安装，但可能他们希望同时设置Conda的镜像源，以便其他包的安装更快。所以可能需要在回答中包含Conda和PIP两者的清华源配置。 接下来，安装Python和PyTorch CPU版本。这里需要注意，Python通常是通过Conda安装的，当创建环境时指定Python版本，例如：conda create -n env_name python=3.8。但用户可能已经有一个环境，或者他们想用PIP来安装Python？这不太对，因为Python本身通常由Conda管理，而PIP用于安装Python包。所以这里可能用户是想在Conda环境中，用PIP安装PyTorch的CPU版本，而Python版本是在创建Conda环境时指定的。 所以步骤可能包括： 1. 创建Conda环境并指定Python版本，使用清华的Conda源。 2. 激活环境。 3. 配置PIP的清华源。 4. 使用PIP安装PyTorch CPU版本。 现在，关于PyTorch的安装命令。PyTorch的官方安装命令通常包括-c pytorch或其他通道，但如果用户使用PIP安装，并且配置了清华的镜像源，应该可以直接用pip install torch torchvision torchaudio，但需要确认清华镜像源是否有这些包。清华的PyPI镜像源应该包含这些包，所以配置好PIP的全局镜像源后，直接安装即可。但PyTorch的CPU版本可能需要特定的版本说明，比如在PyTorch官网上，选择CPU版本会生成对应的pip命令，例如：pip install torch==1.9.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，但这样可能不会走清华源。所以用户可能希望完全通过清华源来安装，这时候需要确认是否有对应的CPU版本包在清华源中。 不过，可能清华的镜像源只是镜像了PyPI上的包，而PyTorch的官方发布在PyPI上也有CPU版本。例如，直接使用pip install torch torchvision torchaudio，当使用清华源时，应该能够自动下载CPU版本？或者是否需要额外参数？ 这里可能需要澄清：PyTorch的PyPI上的包默认是CPU还是GPU？根据PyTorch官网，当通过pip安装时，会根据系统自动选择，但如果没有CUDA，则会安装CPU版本。或者可能需要明确指定版本。比如，在PyTorch官网的选择中，选OS、Package等，比如选pip、CPU，会给出命令：pip install torch torchvision torchaudio。所以可能用户只需要正常安装，而镜像源已经配置，就可以通过清华源下载这些包。 所以整体步骤应该是： 1. 配置Conda的清华源（如果用户需要创建新环境时用Conda安装Python，则配置Conda源可以加速Python的安装） 2. 创建Conda环境，指定Python版本 3. 激活环境 4. 配置PIP的清华源 5. 使用pip安装PyTorch CPU版本及相关包 另外，用户提到的是安装“python”和“pytorch”，但Python通常是在创建环境时由Conda安装的。例如：conda create -n myenv python=3.8。所以用户可能的问题在于如何正确设置镜像源，以便在创建环境和安装包时使用清华源。 现在，我需要将这些步骤整理成清晰的指导，同时确保命令正确。 可能的步骤： 1. 配置Conda清华源：包括添加清华的Conda channels，设置显示通道URL。 2. 创建Conda环境并安装Python：使用conda create命令。 3. 激活环境。 4. 配置PIP清华源：使用pip config set global.index-url。 5. 使用pip安装PyTorch CPU版本：直接pip install torch torchvision torchaudio，或者需要其他参数？ 需要验证PyTorch的安装命令是否在配置了清华源后正确安装CPU版本。例如，当执行pip install torch时，清华源会提供哪个版本？如果用户不需要GPU支持，那么安装的应该就是CPU版本。或者是否需要明确指定？ 根据PyTorch官方文档，当通过pip安装时，默认会下载预编译的二进制文件，如果系统不支持CUDA，则会安装CPU版本。或者是否在PyPI上的torch包是CPU版本？可能需要进一步确认。 不过，根据经验，PyPI上的torch包在Linux和Windows上是CUDA版本的，而MacOS上是CPU版本。例如，在PyTorch官网上，当选择pip安装方式时，如果选择CUDA版本，会给出带有cuXXX标签的版本，否则给出CPU的。但可能用户需要明确指定版本。例如，对于CPU版本，在PyTorch官网上选OS=Linux, Package=pip, Compute Platform=CPU，得到的命令是： pip install torch torchvision torchaudio 所以，如果清华镜像源中有这些包，那么用户配置了清华源后，直接运行这个命令即可安装CPU版本。 综上，用户的步骤应该是： 1. 配置Conda清华源（如果用户需要创建环境时使用Conda安装Python） 2. 创建环境：conda create -n myenv python=3.8 3. 激活环境：conda activate myenv 4. 配置PIP清华源 5. 安装PyTorch CPU版本：pip install torch torchvision torchaudio 现在，确保这些步骤中的命令正确。例如，配置Conda清华源的命令是否正确？参考用户提供的引用，用户可能已经给出了一些配置命令： 引用中的conda配置清华源的命令是： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 所以这些需要包含在步骤1中。 而PIP的配置是： pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 所以步骤4就是这个命令。 接下来，安装PyTorch的命令就是普通的pip install，但用户需要确认安装的是CPU版本。例如，检查安装后的torch是否有cuda支持。不过，这可能超出了用户的当前问题范围，用户可能只需要正确的安装命令。 最后，需要生成相关问题，比如如何验证安装是否成功，如何检查PyTorch是否使用CPU，或者如何解决安装中的依赖问题等。</think>### 分步指南 #### 1. **配置Conda清华镜像源** 打开终端，依次执行以下命令添加清华源加速Conda包下载： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 验证配置是否生效： ```bash conda config --show channels ``` 若输出包含清华源地址，则配置成功[^3]。 #### 2. **创建Conda环境并安装Python** 新建一个名为`myenv`的环境（Python版本按需替换，例如3.8）： ```bash conda create -n myenv python=3.8 ``` 激活环境： ```bash conda activate myenv ``` #### 3. **配置PIP清华镜像源** 在激活的环境中配置PIP使用清华源： ```bash pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 验证配置： ```bash pip config list ``` 若输出包含清华源地址，则配置成功[^1]。 #### 4. **安装PyTorch CPU版本** 执行以下命令安装PyTorch及其相关库（CPU版本）： ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` 该命令会从清华镜像源自动下载CPU版本的PyTorch包。 #### 5. **验证安装** 在Python交互环境中输入以下代码检查PyTorch是否安装成功： ```python import torch print(torch.__version__) # 输出版本号，如1.9.0 print(torch.cuda.is_available()) # 输出False（表示当前为CPU版本） ``` --- ### 关键点总结 - **Conda与PIP镜像分离配置**：Conda用于管理环境，PIP用于安装Python包，需分别设置镜像源。 - **PyTorch版本选择**：直接通过`pip install torch`会默认安装CPU版本（无CUDA依赖）[^2]。 - **环境隔离**：建议为每个项目创建独立Conda环境，避免依赖冲突。
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