Anaconda更换镜像源

最新推荐文章于 2025-05-13 23:23:24 发布
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文章标签： python conda 开发语言
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本文介绍了如何查看、移除和添加conda的镜像源，例如从中科大镜像源切换到清华镜像源，提升软件包下载速度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、查看原有镜像源

conda config --show

我这里是中科大的镜像源
在这里插入图片描述
2、移除原有镜像源

conda config --remove channels 镜像源url

在这里插入图片描述

3、添加新镜像源

conda config --add channels 镜像源url

如清华镜像源
在这里插入图片描述

Shan10011001
关注
Anaconda更换镜像源方法及代码示例
MhgCobol的博客
10-05 2419
在使用Anaconda进行Python包管理和环境配置时，由于默认的镜像源可能会受到网络限制或访问速度较慢的影响，我们可以通过更换镜像源来改善这些问题。接下来，我们需要编辑Anaconda的配置文件，将默认的镜像源更换为国内的镜像源。在更换Anaconda的镜像源之前，我们首先需要备份原始的配置文件，以防止出现意外情况。在打开的配置文件中，将默认的镜像源地址替换为国内的镜像源地址。完成配置文件的编辑后，我们可以测试新的镜像源是否可用。这将使用备份的配置文件来替换当前的配置文件，恢复到原始的镜像源设置。
Anaconda 修改国内镜像源
清影的博客
04-27 1313
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Anaconda更换镜像源： 这是一个目前国内最常用好用的镜像源站点： 清华大学开源软件镜像站 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 此时，目录 C:\Users<你的用户名.........
手把手教你给Anaconda换镜像源（下载速度直接起飞！）
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jiushiapwojdap的博客
05-13 2106
症状：各种CERTIFICATE_VERIFY_FAILED解法：关闭SSL验证（临时方案）换源这个操作看似简单（不就是改个配置文件嘛），但实际配置时各种妖魔鬼怪问题层出不穷。记得我第一次配置时，因为Windows隐藏文件扩展名的设置，把文件存成了.condarc.txt，结果折腾了一下午（说多了都是泪）…现在你只需要跟着这篇指南step by step操作，5分钟就能搞定。从此告别conda install时泡咖啡等进度的日子，让环境配置真正实现"光速安装"！
Anaconda更改镜像源
weixin_42118352的博客
02-22 1599
的文件，可在cmd中先执行以下代码生成该文件之后再修改。第一步：Windows 用户无法直接创建名为。清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。第四步：在cmd窗口中运行。
anaconda 切换镜像源
weixin_57003452的博客
11-11 1582
直接在 Anaconda Powershell Prompt输入以下代码即可切换至国内的清华镜像源。镜像源不用太多上面的基本能满足大部分的需要，如果配置的太多会很乱。
Anaconda修改国内镜像源
xrinosvip的博客
05-01 4万+
anaconda 安装完成后，国内的网络连接Anaconda的官方源，速度基本为0，大部分时间是连接不上的。国内清华大学有对应的镜像源，可以更改为对应的源，可以通过更换原解决 首先在终端(Terminal)运行下面的命令生成 anaconda的 .condarc配置文件： conda config 使用下面命令查看 .condarc 中的源 conda config --s...
Ubuntu anaconda 换源
qq_44876051的博客
02-26 1万+
vim使用命令 i 插入模式 ：wq 保存并推出 anaconda 换源 vim ~/.condarc channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mi...
Anaconda 更换镜像源、创建虚拟环境并安装 PyTorch_anaconda更换镜像源
2401_84573079的博客
04-26 1947
如下图所示，我们使用 PyTorch 训练深度学习模型的时候，首先调用的是 PyTorch 提供的 API，然后又去调用 CUDA Runtime API，接着又去调用底层的 CUDA Driver API，从而利用显卡完成复杂的计算。这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。，比如我想安装的是 PyTorch1.12.1，其对应的 Python 版本要求为 3.7 ~ 3.10。
Anaconda 国内镜像源
桃李不言下自成蹊
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