利用bintray-release插件上传到Bintray- HTTP/1.1 404 Not Found [message:Repo 'maven' was not found]问题解决

本文记录了解决使用bintray-release插件上传到Bintray时遇到的HTTP/1.1 404 Not Found问题的过程。错误原因是教程中的userOrg配置不正确,需在组织内创建maven仓库。作者发现Bintray有针对开源计划的特殊主页,并提供了解决方案和注意事项。

凡是网上教程 有个5678步的总有这样或者那样的坑。
上周撸了一个小工具准备上传到jcenter,方便管理以及以后使用。看了一下教程,短短几步,弄了很久。

按Hongyang的教程http://blog.youkuaiyun.com/lmj623565791/article/details/51148825

陆续改了几个build中的小坑,比如说javadoc lint检查之类的。参考了
http://blog.youkuaiyun.com/xingshen58/article/details/51644599等。

最终,HTTP/1.1 404 Not Found [message:Repo ‘maven’ was not found] 这个错误始终过不去。
反复修改,publish配置中的userOrg字段,还是不行。
从gradle-bintray-plugin插件换成了bintray-release插件。还是不行。这里不得不说bintray-release配置起来方便很多。

网上搜的各种解决方法也不行。不过发现一个差异就是我的Bintray 的Edit Profie页面只有五个选项,没有Repositories,而网上贴图有如下7个选项,有Repositories 和GPG signing、
这里写图片描述

我的账号只能在Organizations里面的一个组织中才能创建repo。

好吧,不能蒙了,去github 找wiki。

conda install cuda-nvcc=10.1 -c nvidia 安装很慢 出现以下内容: DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): conda.anaconda.org:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/pkgs/main/notices.json HTTP/1.1" 404 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/pkgs/r/notices.json HTTP/1.1" 404 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/cloud/conda-forge/notices.json HTTP/1.1" 404 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/cloud/pytorch/notices.json HTTP/1.1" 404 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://conda.anaconda.org:443 "GET /nvidia/notices.json HTTP/1.1" 404 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/main/notices.json HTTP/1.1" 404 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/msys2/notices.json HTTP/1.1" 404 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/r/notices.json HTTP/1.1" 404 None done Collecting package metadata (current_repodata.json): \ DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): conda.anaconda.org:443 | DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): conda.anaconda.org:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 / DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/pkgs/r/win-64/current_repodata.json HTTP/1.1" 304 0 DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/cloud/pytorch/win-64/current_repodata.json HTTP/1.1" 304 0 DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/cloud/pytorch/noarch/current_repodata.json HTTP/1.1" 200 None - DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/cloud/conda-forge/noarch/current_repodata.json HTTP/1.1" 200 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/pkgs/main/win-64/current_repodata.json HTTP/1.1" 200 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/pkgs/main/noarch/current_repodata.json HTTP/1.1" 200 None / DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/cloud/conda-forge/win-64/current_repodata.json HTTP/1.1" 200 None - DEBUG:urllib3.connectionpool:https://conda.anaconda.org:443 "GET /nvidia/noarch/current_repodata.json HTTP/1.1" 304 0 DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/msys2/win-64/current_repodata.json HTTP/1.1" 304 0 DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/msys2/noarch/current_repodata.json HTTP/1.1" 304 0 DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/r/noarch/current_repodata.json HTTP/1.1" 304 0 \ DEBUG:urllib3.connectionpool:https://conda.anaconda.org:443 "GET /nvidia/win-64/current_repodata.json HTTP/1.1" 304 0 DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/r/win-64/current_repodata.json HTTP/1.1" 304 0 DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/main/noarch/current_repodata.json HTTP/1.1" 200 None / DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/main/win-64/current_repodata.json HTTP/1.1" 200 None | DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/pkgs/r/noarch/current_repodata.json HTTP/1.1" 304 0 done Solving environment: unsuccessful initial attempt using frozen solve. Retrying with flexible solve. Collecting package metadata (repodata.json): \ DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): conda.anaconda.org:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): conda.anaconda.org:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 DEBUG:urllib3.connectionpool:Starting new HTTPS connection (1): repo.anaconda.com:443 | DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/cloud/pytorch/win-64/repodata.json HTTP/1.1" 304 0 DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/pkgs/r/noarch/repodata.json HTTP/1.1" 304 0 DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/cloud/pytorch/noarch/repodata.json HTTP/1.1" 200 None / DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/pkgs/r/win-64/repodata.json HTTP/1.1" 304 0 DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/cloud/conda-forge/win-64/repodata.json HTTP/1.1" 200 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/pkgs/main/win-64/repodata.json HTTP/1.1" 200 None - DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/pkgs/main/noarch/repodata.json HTTP/1.1" 200 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://conda.anaconda.org:443 "GET /nvidia/win-64/repodata.json HTTP/1.1" 304 0 \ DEBUG:urllib3.connectionpool:https://conda.anaconda.org:443 "GET /nvidia/noarch/repodata.json HTTP/1.1" 304 0 | DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/r/win-64/repodata.json HTTP/1.1" 304 0 - DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/main/win-64/repodata.json HTTP/1.1" 200 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/msys2/noarch/repodata.json HTTP/1.1" 304 0 \ DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/main/noarch/repodata.json HTTP/1.1" 200 None DEBUG:urllib3.connectionpool:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn:443 "GET /anaconda/cloud/conda-forge/noarch/repodata.json HTTP/1.1" 200 None | DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/r/noarch/repodata.json HTTP/1.1" 304 0 DEBUG:urllib3.connectionpool:https://repo.anaconda.com:443 "GET /pkgs/msys2/win-64/repodata.json HTTP/1.1" 304 0 done Solving environment: unsuccessful initial attempt using frozen solve. Retrying with flexible solve. PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - cuda-nvcc=10.1 Current channels: - https://conda.anaconda.org/nvidia/win-64 - https://conda.anaconda.org/nvidia/noarch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/noarch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/win-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/noarch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/win-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/noarch - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64 - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page.
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10-20
<think>首先,用户的问题是关于使用conda安装cuda-nvcc=10.1时速度慢且提示PackagesNotFoundError的问题。用户提供了几个引用,我需要参考这些引用来回答。 回顾引用: - 引用[1]:描述了在base环境下安装cudatoolkit、cudnn和tensorflow-gpu的步骤。 - 引用[2]:解释了nvcc -V和nvidia-smi显示不同CUDA版本的原因,强调以nvcc -V或控制面板中的CUDA版本为准。 - 引用[3]:详细说明了在Ubuntu上安装CUDA、cuDNN和tensorflow-gpu的步骤,包括版本依赖和gcc版本管理。 - 引用[4]:提到使用conda安装CUDA下载很慢,以及添加库路径到LD_LIBRARY_PATH的方法。 - 引用[5]:讨论了TensorFlow版本区分CPU和GPU,以及conda安装的cuda版本。 用户的具体问题是:解决使用conda安装cuda-nvcc=10.1时速度慢且提示PackagesNotFoundError的问题。 关键点: - PackagesNotFoundError:这可能是因为指定的包名不正确、版本不匹配或不兼容。 - 速度慢:可能是因为默认的conda源(repo.anaconda.com)下载速度慢。 从引用中提取相关信息: - 引用[2]强调了nvcc的版本问题,暗示用户可能需要确认正确的CUDA版本。 - 引用[3]提到版本依赖的重要性:CUDA、cuDNN、TensorFlow版本必须匹配。 - 引用[4]提到conda安装CUDA慢的问题,建议添加路径或使用其他方法。 - 引用[5]提到conda安装的cuda版本可能影响TensorFlow安装。 可能的解决方案: 1. **检查包名和版本**:确保包名正确。conda中,CUDA工具包通常通过`cudatoolkit`安装,而不是`cuda-nvcc`。引用[1]中使用了`conda install cudatoolkit=10.1`,而不是`cuda-nvcc`。用户可能误用了包名。 2. **使用镜像源**:为了解决速度慢的问题,可以添加国内的conda镜像源,如清华源或阿里云源。 3. **确认版本兼容性**:检查CUDA 10.1是否兼容用户的系统、驱动和所需软件(如TensorFlow)。引用[3]提到版本匹配的重要性。 4. **手动安装CUDA**:如果conda安装失败,考虑手动下载CUDA Toolkit并安装,然后配置环境变量。 5. **使用conda创建虚拟环境**:引用[1]提到在base环境安装,但创建专用虚拟环境可能避免冲突。 结构化回答: - 解释问题原因。 - 提供逐步解决方案。 - 引用相关引用支持。 - 生成相关问题。 回答结构: 1. **介绍问题原因**:解释PackagesNotFoundError可能由于错误的包名或版本不匹配;速度慢可能是网络问题。 2. **逐步解决方案**: - 步骤1: 确认包名应为`cudatoolkit`,而非`cuda-nvcc`。 - 步骤2: 添加conda镜像源以加速下载。 - 步骤3: 检查系统兼容性(如驱动版本)。 - 步骤4: 如果conda失败,考虑手动安装CUDA。 3. **引用支持**:在适当位置添加引用标识。 4. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题。 确保回答使用中文,符合指令:行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个问题中可能不涉及数学公式。 最终回答: - 开头:直接针对问题- 主体:清晰步骤。 - 结尾:相关问题。 相关问题生成示例类似用户提供的:"1. 如何检查CUDA是否安装成功?2. 如何优化conda下载速度?3. CUDA版本冲突的解决方法?" </think>### 解决conda安装cuda-nvcc=10.1速度慢且提示PackagesNotFoundError的问题 您好!您的问题可能由两种原因导致:一是包名错误或版本不兼容(引发`PackagesNotFoundError`),二是网络下载速度慢(导致安装耗时过长)。基于您提供的引用内容,我将提供一个逐步解决方案。关键点在于确认正确的包名和版本,并使用镜像源加速安装。以下步骤参考了相关引用[^1][^2][^3][^4][^5],确保操作可靠。 #### 逐步解决方案 1. **确认正确的包名和版本(解决PackagesNotFoundError)** - `cuda-nvcc`不是conda的标准包名。conda中安装CUDA工具包的正确命令是使用`cudatoolkit`。引用[^1]和[^5]表明,CUDA运行时环境通过`cudatoolkit`安装(例如`conda install cudatoolkit=10.1`)。 - 检查版本兼容性: - 确保CUDA 10.1匹配您的系统驱动和软件需求。引用[^2]提到`nvcc -V`显示的是运行时版本,应与驱动版本协调(驱动版本需 ≥ CUDA要求的最低版本)。运行`nvidia-smi`查看驱动版本。 - 引用[^3]强调CUDA、cuDNN、TensorFlow必须版本匹配(见CUDA-TensorFlow兼容表[^5])。例如,CUDA 10.1对应TensorFlow 2.3.0。 - 如果版本冲突,建议运行: ```bash conda search cudatoolkit=10.1 # 检查可用版本 ``` 2. **添加conda镜像源(解决下载速度慢)** - 默认conda源(如repo.anaconda.com)在国内可能速度慢。引用[^4]提到下载慢时可用国内镜像(如清华源)。 - 添加清华源并优先使用: ```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 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 conda config --set show_channel_urls yes ``` - 更新conda并重试安装: ```bash conda clean -i # 清除索引缓存 conda update conda conda install cudatoolkit=10.1 -c conda-forge # 使用conda-forge源加速 ``` - 如果速度仍慢,引用[^4]建议手动下载包或设置环境变量,但优先推荐镜像源。 3. **创建专用虚拟环境(避免base环境冲突)** - 引用[^1]在base环境安装可能引发冲突。建议创建新环境隔离安装: ```bash conda create -n cuda_env python=3.7 # 选择兼容Python版本 conda activate cuda_env conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5 # 安装cuDNN确保兼容 ``` - 测试安装:运行`python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"`查看GPU是否识别。 4. **备选方案:手动安装CUDA** - 如果conda持续失败(如PackagesNotFoundError),引用[^3]和[^4]建议手动下载CUDA Toolkit: - 从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive)下载CUDA 10.1安装包。 - 安装后添加环境变量(引用[^4]): ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` - 验证:`nvcc -V`检查版本是否显示10.1[^2]。 #### 注意事项 - **驱动要求**:CUDA 10.1需要驱动程序版本 ≥ 418.39(运行`nvidia-smi`确认)。如果不满足,升级驱动:`sudo apt install nvidia-driver-418`(Ubuntu系统)。 - **常见错误**:`PackagesNotFoundError`可能源于conda频道未包含该包。确保使用`-c conda-forge`或添加非官方频道(如`conda config --add channels nvidia`)。 - **性能优化**:安装成功后,引用[^5]提到TensorFlow 2.x会自动检测GPU,无需额外配置。 如果问题解决,建议提供完整错误日志以便进一步分析。
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