关于使用conda指令安装速度过慢的问题

最新推荐文章于 2025-03-26 13:20:01 发布
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分类专栏： Ubuntu学习
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在使用conda create -n tensorflow python=3.6.5安装tensorflow环境时，部分库安装速度慢。解决方案是为conda添加清华源，需执行3条语句，分别是添加不同源地址及设置显示渠道URL。还给出了参考文章链接。

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超详细的linux-conda环境安装教程
数字人生
08-02 409
通过以上步骤，你应该已经成功在Linux系统上安装并配置了Conda。现在你可以开始使用Conda来管理你的Python环境和包了。希望这个教程对你有所帮助！如果你有任何问题，请随时提问。
Python&aconda系列：CUDA+Anaconda的安装以及 Conda实用命令
weixin_54626591的博客
12-20 2087
CUDA+Anaconda的安装以及 Conda实用命令
在 Anaconda下解决国内安装tensorflow等下载慢和中断，出错，异常问题的一点思路
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anaconda下安装tensorflow过慢，导致安装失败
weixin_44319196的博客
03-26 7716
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conda install 慢
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anaconda下载tensorflow很慢
计算机专业普通本科生，知识面：数据分析、机器学习、AI鲁棒性，期待未来导师路过收留。
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conda/pip安装比较慢的解决方法
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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
Anaconda（python3.7）安装tensorflow总结（包含安装速度慢的问题）
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06-19 7073
因为疫情期间在家想尝试着跑tensorflow，但是一直没有安装成功，出现的错误较多，后面去百度也没有得到一个比较完美的解决方案。这两天重新安装了Anaconda之后，一步一步来，顺利安装好了tensorflow。总结如下： 1.先去Anaconda官网，去下载Anaconda 安装包。 2.Anaconda对他安装好了之后， 打开Anaconda Prompt 3.创建一个虚拟环境，在里面执行： conda create -n tf2.1 python=3.7 4.创建好了虚拟环境之后，接着就要激活环境
使用conda安装Tensorflow2.0过程，以及出现的问题
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03-24 1284
https://www.jianshu.com/p/12127f2a4488?utm_campaign=haruki 一.我遇到的报错 安装出现报错–ERROR: Cannot unpack file C:\Users\ochen\AppData\Local\Temp\pip-unpack-n4x31f5q\simple (downloaded from C:\Users\ochen\AppDat...
conda安装pytorch
qq_60663649的博客
01-17 3237
转换镜像源时盲目使用csdn博客上的清华镜像链接，结果发现因为博客日期久远均不能使用，多次出现404的情况。
PyTorch - 高效快速配置 Conda + PyTorch 环境 (解决 segment fault )
AGI
11-17 1073
在配置算法项目时，因网络下载速度的原因，导致默认的 conda 与 pytorch 包安装缓慢，需要配置新的 conda 与 pip 源，以及下载安装 pytorch 环境。
解决tensorflow环境下conda install下载太慢
chuyayu7770的博客
11-27 6781
首先查看原本的设定是默认的 设置下载源为清华镜像网站 再次查看，变成了我们想要的网址
解决conda创建新环境慢 conda install 速度慢 报错问题
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在使用conda create 创建新环境或者利用conda install 安装软件包的时候，大部分同学应该都遇到过安装速度慢（主要因为下载速度过慢，或者下载到一半出错的问题） 网上的解决方案通常是将conda改为国内的清华源或者中科大源 但在我的系统下 Miniconda4.8.3(python3.7.4) + win10，该方法无效，更改清华源、中科大源之后问题依然存在。 2019年之前未发生此类问题，故猜测原因可能是与19年conda暂停授权有关，虽然后面又进行了恢复。 解决此问题方法之一是
linux/ubuntu服务器安装anaconda环境；安装tensorflow速度慢；卸载tensoflow；anaconda里python降版本
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05-24 530
服务器安装环境： 和在windows下没区别： 举例：安装cython=0.29.15 pip install cython==0.29.15 贴上几个很好用的国内常用源镜像地址： 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 华中理工大学：https://pypi.hust
解决一些Win10中Anaconda加载过慢、TensorFlow-gpu安装报错问题
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解决安装tensorflow等速度慢，超时
shandler的博客
10-23 9842
转自https://www.cnblogs.com/whw1314/p/11748096.html 安装tensorflow-gpu速度慢 一般不建议采用pip install tensorflow-gpu1.5.0 --upgrade tensorflow-gpu方式，这种方式需要翻墙而且下载速度超级慢。 可以使用国内镜像：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu1.5.0 这样还可以
conda create 过慢
12-26
### 加速 Conda 创建环境的方法 为了提高 `conda create` 的执行效率，可以采取以下措施： #### 更换国内镜像源 通过配置 Anaconda 使用国内的镜像源来加快下载速度。可以选择清华大学、中国科学技术大学或阿里云等提供的镜像服务。 对于清华大学镜像源，可以通过如下命令添加： ```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/free/ ``` 而对于中国科学技术大学镜像源，则应使用这些指令： ```bash conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free ``` 上述操作能够显著减少因网络延迟造成的等待时间[^3]。 #### 设置显示渠道URLs选项 开启此功能有助于诊断可能存在的问题并确认所使用的具体仓库地址是否正确无误。 ```bash conda config --set show_channel_urls yes ``` #### 移除不必要的自定义通道 如果之前已经设置了其他第三方软件库作为获取包的地方，在某些情况下可能会引起冲突或是增加查询的时间开销。因此建议先清理掉所有非官方默认设置之外的路径再尝试重新安装新的虚拟工作区。 ```bash conda config --remove-key channels conda config --show ``` 这一步骤可以帮助排除潜在干扰因素从而优化整体性能表现[^1]。 完成以上调整之后再次运行 `conda create` 命令应该会感受到明显的提速效果。
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