【环境搭建】conda及pip配置清华镜像源

最新推荐文章于 2025-05-22 10:42:18 发布

Kenny_Xu_00101854

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分类专栏： AI 文章标签： conda pip linux

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conda配置清华镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --set show_channel_urls yes

pip配置清华镜像源

pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

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conda添加清华镜像源

11-10

2万+

conda config --set show_channel_urls yes的意思是从channel中安装包时显示channel的url，这样就可以知道包的安装来源了。输入conda config --show channels查看一下是否添加成功。显示所有channel。

python开发简介：【Conda，Pip】虚环境搭建、配置与工程基础实践

shiter编写程序的艺术

07-06

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有了集成开发环境，数据科学工具箱，我们还要准备搭建python 的虚拟环境。这是由于开源软件目前更新换代非常快，不同开发包之间相互依赖和更新可能引起的冲突及连锁反应。

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conda配置清华源

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1.生成生成.condarc文件 conda config --set show_channel_urls yes 2. 修改~/.condarc文件，写入源文件 vim ~/.condarc channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsing...

Win 系统 conda 如何配置镜像源

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conda配置清华源 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 ##pip 方法1：设为默认镜像源（推荐） pip config

Conda配置清华源pip配置清华源

qq_57824392的博客

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Win安装Conda及其环境配置（包含pip、conda换源）

lvyuanj的专栏

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Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。创建指定Python版本环境 conda create --name 环境名称 python=3.7。第二步在C:\Users\Admin\pip文件夹下创建pip.ini文件。删除环境 conda remove --name 环境名称 --all。创建环境 conda create --name 环境英文名称。

Pytorch(cpu+Windows10+Anaconda(Python3.7)+Pycharm+Jupyter Notebook+清华镜像源) 环境搭建

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本文将详细介绍如何在Windows 10上，利用Anaconda、PyCharm和Jupyter Notebook，以及清华大学的镜像源，搭建PyTorch 1.4.0的CPU版本。首先，我们需要创建一个新的Anaconda环境。打开终端（Anaconda Prompt），使用...

【Python】conda环境创建、镜像配置、常用命令、Jupyter安装、Pycharm配置conda环境【超详细】

weixin_43584285的博客

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详细介绍了如何利用Conda建立Python环境，配置镜像加速，常用命令操作，安装Jupyter Notebook，并在PyCharm中配置Conda环境。通过这些步骤，您将能够快速搭建和管理适用于深度学习开发的环境。

conda 清华源配置 pip清华源配置 anconda

01-07

conda 清华源配置 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 conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

安装conda并搭建python环境（入门教程）

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不知名的小白

04-24

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PyCharm 下载所需要的包时，下载速度可能会很慢，需要手动改一下镜像，这里可选清华镜像。的文件，Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行。这样就配置完成了，下载速度就快了。生成该文件之后再修改。

配置环境

Lison_Zhu's Blog

11-26

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添加清华源 conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes conda config --add channels http://mi

conda配置清华镜像

渣渣屋

08-10

1497

转载 https://tools-platform-guide.readthedocs.io/zh_CN/latest/anaconda/%E9%85%8D%E7%BD%AE%E5%9B%BD%E5%86%85%E9%95%9C%E5%83%8F%E6%BA%90/ conda config --set show_channel_urls yes 生成配置文件.condarc，也可以手动创建打开文件~/.condarc，添加 show_channel_urls: true default_channel

conda pip清华源安装pytorch

04-02

### 配置清华源并安装 PyTorch #### 使用 Pip 安装 PyTorch 为了通过清华大学的镜像源加速 `pip` 的安装过程，可以按照以下方法操作： 1. **设置临时镜像源** 如果仅希望在当前命令中使用清华大学的镜像源来安装包，可以直接指定 `-i` 参数。例如，要安装某个 Python 包（假设为 `package`），可以通过如下方式实现[^1]： ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple package ``` 2. **升级 Pip 到最新版本** 在安装 PyTorch 前，建议先确保虚拟环境中使用的 `pip` 是最新的版本，这有助于避免潜在兼容性问题[^2]： ```bash python -m pip install --upgrade pip ``` 3. **正式安装 PyTorch** 接下来，可通过官方推荐的方式下载适合系统的 PyTorch 版本。通常情况下，PyTorch 提供了一个便捷工具页面用于生成对应的安装命令。访问 [https://pytorch.org/get-started/locally/](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并根据操作系统、Python 版本以及 CUDA 支持情况获取具体命令。若需要手动替换为清华大学的 PyPI 源，则可尝试类似的结构化命令： ```bash pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` --- #### 使用 Conda 安装 PyTorch 对于 Anaconda 用户来说，配置清华大学的镜像源能够显著提升依赖项解决速度和整体性能。 1. **添加清华镜像作为默认通道** 若要长期利用该资源库，需执行以下指令以修改 `.condarc` 文件的内容[^3]: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 2. **验证配置更改成功与否** 可运行下面这条语句查看已设定好的 channel 是否包含上述地址之一： ```bash conda config --show-sources ``` 3. **实际安装流程** 当完成以上准备工作之后，就可以轻松地调用标准形式去部署所需的深度学习框架及其关联组件了。比如这里我们打算引入支持特定版本 cuda 工具集 (此处设定了 9.0) 下面两个主要模块即 PyTorch 和 TorchVision : ```bash conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch ``` --- ### 总结无论是采用 `pip` 还是 `conda` 方法，在适当调整好对应国内高效分发站点链接的基础上都可以顺利完成目标软件栈搭建工作。同时提醒注意各自平台特性差异可能带来的细微区别处理需求。