pip和conda使用其他python包安装源

本文详细介绍了如何在Linux和Windows系统下配置pip和conda的镜像源,包括临时和永久配置的方法,以及如何通过修改配置文件来指定源地址,帮助用户提高下载速度。
部署运行你感兴趣的模型镜像

1. pip 使用其他源

1.1 linux系统

  1. 临时使用清华源更新tensorflow
pip install --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu
  1. 永久配置 pip源
  • 找到 ~/.pip/pip.conf 文件,没有的话新建该文件
  • ~/.pip/pip.conf 文件中添加
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2 windows系统

  临时使用的和linux系统操作一样,如果需要永久配置,操作如下。

  • 进入/c/Users/All Users/目录
  • 新建pip文件夹,并在文件夹中添加pip.ini文件
  • 在文件中加入以下内容
    [global]
    index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    [install]
    trusted-host = mirrors.aliyun.com

2. conda 添加其他源

  1. 命令行配置
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/
# 以上两条是Anaconda官方库的镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
# 以上是Anaconda第三方库 Conda Forge的镜像

# for linux
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# for legacy win-64
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/
以上两条是Pytorch的Anaconda第三方镜像

conda config --set show_channel_urls yes

conda info 查看是否配置成功
3. 配置文件修改
通过修改用户目录下的.condarc配置文件可以配置conda的源

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

在没有.condarc文件的情况下运行生成该文件

conda config --set show_channel_urls yes

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