pip安装及换源

背景:最近国内下载安装pip的速度异常的慢,超时情况出现!

原因:默认pip的镜像下载地址链接速度慢。

解决方案:通过跟换下载的镜像地址来提高速度。

step1:下载pip源文件
地址:https://pypi.python.org/pypi/pip
下载Type为Source的包pip-9.0.1.tar.gz

step2: 解压pip-9.0.1.tar.gz包
切换到pip包所在目录,执行解压命令。

tar -zxvf pip-9.0.1.tar.gz

step3:运行 pip的setup.py文件
进入解压后的pip文件目录,执行解压命令。

sudo  python setup.py install

step4:配置新的pip安装下载镜像地址

在~目录下建一个.pip的目录:

mkdir .pip

进入.pip目录:

cd .pip

使用gedit图形化创建编辑一个pip.conf文件:

gedit pip.conf

在文件中写入以下内容,保存并关闭:

[global]  
timeout = 6000  
index-url = https://pypi.doubanio.com/simple/  
[install]  
use-mirrors = true  
mirrors = https://pypi.doubanio.com/simple/  

 

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/

清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

ps:还可单次使用国内源

设置超时时间:pip --default-timeout=100 install  Pillow

不使用缓存:pip  --no-cache-dir install Pillow

使用国内源:pip install web.py -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

### 更换国内镜像源加速 PyTorch 的 pip 安装方法 为了加快 PyTorch 的安装速度,可以通过更换国内镜像源来实现。以下是具体的操作说明: #### 使用清华镜像源 清华大学开源软件镜像是国内常用的 Python 软件包镜像之一。对于 PyTorch 的安装,可以直接指定清华镜像源作为 `pip` 的索引地址。 命令如下: ```bash pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 如果需要特定版本的 PyTorch 或其他依赖项,则可以在上述基础上进一步调整参数[^1]。 #### 使用阿里云镜像源 阿里云也提供了 PyTorch 的镜像服务,但由于某些情况下可能未及时同步最新版本,因此需要注意兼容性问题。例如,在尝试安装较新版本(如 2.4.1)时可能会遇到无法找到对应包的情况。此时可以选择稍低版本(如 2.3.1),并使用以下命令完成安装: 正确指令为: ```bash pip install torch==2.3.1 torchvision torchaudio -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ ``` 注意:由于阿里云镜像可能存在延迟更新的问题,建议优先验证目标版本是否存在后再执行操作[^2]。 #### 增强版安装方式 (推荐) 当仅依靠单一镜像源仍无法满足需求时,可结合官方稳定仓库链接一起使用以确保获取完整的资源列表。下面是一个综合方案的例子: ```bash pip install torch torchvision torchaudio \ -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html \ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 此脚本不仅指定了清华镜像作为主要索引站点,还额外引入了来自 PyTorch 官方发布的文件集合位置,从而提高了成功率[^3]。 --- ### 注意事项 - 如果仍然报错提示缺少某些扩展组件或者不支持当前平台架构,请确认本地环境是否已正确配置 CUDA 版本以及操作系统匹配情况。 - 对于 Conda 用户而言,同样存在类似的优化路径,详情参阅 Anaconda 清华镜像指南文档。 ---
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