conda下载慢，清华/中科大镜像网址

更换清华镜像源请运行以下命令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/

conda config --set show_channel_urls yes

再删除 .condarc下的-default这一行。

恢复原始镜像：

conda config --remove-key channels

若是清华镜像源装了CPU版本的pytorch和torchvision的话，在
清华的pytorch库：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/ 分别找到对应的cuda版本，使用 wget + 下载链接的方式手动下载。

最后激活你的conda环境，使用类似如下的离线安装命令：

conda install --offline pytorch-1.10.2-py3.9_cuda10.2_cudnn7.6.5_0.tar.bz2

最后使用conda list命令查看pytorch和torchvision包是否已经被替换成了cuda版本。

如果conda找不到对应的库，可以使用pip安装，并加上对应的国内镜像url。

• 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
• 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
• 豆瓣http://pypi.douban.com/simple/
• 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
• 华中科技大学http://pypi.hustunique.com/
• 网易 http://mirrors.163.com/pypi/simple/

如

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ numpy

参考

https://blog.youkuaiyun.com/simple_the_best/article/details/51589495