解决:[anaconda安装pytorch]Collecting package metadata (current_repodata.json): failedYou will need to ad

解决:Collecting package metadata (current_repodata.json): failed

  • 1.问题导入
  • 2.安装anaconda
  • 3.安装pytorch
  • 4.问题解决方式

1.问题导入

昨天运行一段代码,需要导包,但没有安装,按照pycharm中代码提示install package torch总出错:

m = torch.nn.MaxPool2d(3, stride=2)
input = autograd.Variable(torch.randn(20, 16, 50))
print(input.shape)
output = m(input)
output.shape

torch.Size([20, 16, 50])
torch.Size([20, 7, 24])

问了一下室友,室友刚学深度学习时有安装过这个,说用torch要安装pytorch,就给我发了个视频,装pytorch之前还要装anaconda。

视频链接:https://live.youkuaiyun.com/v/121851

2.安装anaconda

在这里插入图片描述

装完anaconda后,在cmd中执行 conda list命令 和conda --version 命令后,能查看到版本,就说明已经安装好了anaconda。

  • 执行conda list命令 有很多 只截取了部分
    执行conda list命令 有很多 只截取了部分
  • 执行conda --version 命令
    在这里插入图片描述
  • anaconda安装完成

3.安装pytorch

打开Pytorch官网https://pytorch.org/
在这里插入图片描述

  • 安装成功
    用管理员身份运行cmd,粘贴conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch 这条命令,有的电脑到这里能成功运行,就像室友的电脑一样,没有出任何错,直接就安装成功了。
    在这里插入图片描述
  • 安装失败
    用管理员身份运行cmd,粘贴conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch 这条命令,有的电脑到这里能成功运行,就像室友的电脑一样,没有出任何错,直接就安装成功了。但是我的电脑就出错了,忘记截图了。
    类似如下错误信息:
    Collecting package metadata (current_repodata.json): failed。
    An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get
    You will need to adjust your conda configuration to proceed.
    Use conda config --show channels to view your configuration’s current state,and use conda config --show-sources to view config file locations.
    PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:

4.问题解决方式

尝试了很多解决方法都不对。终于有一种正确了一些。

  • 错误的尝试一:
    按照下面的方式来解决掉:把路径“Anaconda3/Library/bin ”下面的文件复制到路径“Anaconda3/DLLs”下:
    libcrypto-1_1-x64.dll
    libssl-1_1-x64.dll
    再次运行命令行:
    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
    还是报错,没有用。
  • 错误的尝试二:
    还有要更新anaconda的,也解决不了我的错误。
    conda update conda
    conda update anaconda
    conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator
  • 等等。。。
  • 正确的解决方法:
    先删除已经设定好滴默认镜像源,执行下面的命令后就恢复了原来的源
    conda config --remove-key channels
    重新添加清华源
    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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
    conda config --set show_channel_urls yes
    重新执行这条命令:
    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
    在这里插入图片描述

5.遗留问题待解决

但是又出现了其他问题,该怎么解决呀?
在这里插入图片描述

6. 目录5遗留问题的解决办法

现在是凌晨了,今天一天应该说昨天一天,什么也没有干成,就弄这个问题了,刚才忽然发现我没装CUDA却在装pytorch时选了cuda版本,欲哭无泪啊~
解决办法我已经写在了下一篇博客(解决:CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url )里,https://blog.youkuaiyun.com/ckc_csdn/article/details/110847776

<think>好的,我现在需要帮用户解决Anaconda环境中安装包时遇到的“Solving environment: failed with initial frozen solve”错误。首先,我得回忆一下自己之前处理类似问题的经验,或者看看用户提供的引用内容里有没有线索。 用户提到了几个引用,其中引用[1]、[2]、[3]、[4]、[5]都涉及这个问题。看起来这个问题通常和Conda的依赖解析以及镜像源配置有关。根据引用[3]和[4],可能的原因包括包版本不兼容、镜像源问题,或者包确实不在默认的渠道中。 首先,我应该检查用户是否使用了正确的渠道(channels)。比如,有些包可能在conda-forge或者pytorch的特定频道里才有。比如引用[3]中提到安装annoy包时,需要添加conda-forge频道。所以可能需要建议用户添加对应的频道。 接下来,镜像源的问题。引用[4]提到用户尝试更换镜像源但没解决,但有时候镜像源可能没有及时同步或者配置错误。可能需要建议用户恢复默认源,或者检查镜像源配置是否正确。引用[5]中的错误提示连接失败,可能也是镜像源的问题,比如URL错误或者网络问题。 另外,Conda的版本过旧也可能导致依赖解析失败。更新Conda到最新版本可能解决问题,因为新版本的依赖解析器可能更高效。引用[2]中提到使用conda install时出现的问题,可能通过更新Conda解决。 还有一种情况是环境文件冲突,这时候可以尝试创建新的环境,避免现有环境的依赖冲突。引用[4]中用户提到配置新环境时出现问题,所以新建环境可能有效。 还有手动指定包的版本,可能帮助Conda找到合适的依赖组合。比如使用conda install package=version,或者放宽版本限制。 最后,如果Conda实在无法解决,可以尝试使用pip安装,但需要注意可能会导致依赖冲突,所以最好在虚拟环境中使用。 总结下来,解决步骤可能包括:1) 更新Conda,2) 添加正确的渠道,3) 检查或更换镜像源,4) 创建新环境,5) 指定包版本,6) 使用pip备用方案。同时需要提醒用户注意包来源和依赖管理的问题。 现在需要把这些步骤整理成用户容易理解的中文回答,结构清晰,分步骤说明,并附上相关命令示例。同时,生成相关问题,帮助用户进一步排查问题。最后,确保引用正确,比如引用中的解决方案对应的来源。</think>### 解决Anaconda安装包时出现"Solving environment failed"问题 #### 1. 更新Conda和清理缓存 Conda版本过旧可能导致依赖解析失败,建议先更新并清理缓存: ```bash conda update -n base -c defaults conda # 更新conda至最新版本 conda clean --all # 清理缓存[^2][^4] ``` #### 2. 添加专用渠道 某些包需要特定渠道才能获取,例如PyTorch或conda-forge: ```bash conda config --add channels conda-forge # 添加社区维护的渠道[^3] conda config --add channels pytorch # 添加PyTorch官方渠道[^4] ``` #### 3. 检查镜像源配置 错误配置的镜像源可能导致元数据下载失败: ```bash conda config --remove-key default_channels # 恢复默认源 conda config --show channels # 验证当前渠道列表[^5] ``` #### 4. 创建新环境 已有环境可能存在依赖冲突,建议新建隔离环境: ```bash conda create -n new_env python=3.8 # 指定Python版本 conda activate new_env conda install package_name # 在新环境中安装 ``` #### 5. 手动指定版本 通过版本约束帮助Conda缩小搜索范围: ```bash conda install numpy=1.21 # 精确版本 conda install "pandas>=1.3" # 版本下限[^2] ``` #### 6. 使用Mamba加速解析 Mamba是更快的依赖解析器,可替代conda命令: ```bash conda install -n base -c conda-forge mamba mamba install package_name # 使用mamba代替conda ``` #### 7. 混合使用pip安装 当Conda仓库无对应包时,可改用pip(需谨慎): ```bash pip install package_name # 注意可能产生依赖冲突 ```
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