Miniconda3清华镜像源不能用了

1.添加清华镜像源
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

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 --set show_channel_urls yes

2.查看Anaconda package lists，添加Anaconda Navigetor包
https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/pkg-docs.html

conda install anaconda-navigator
3.更新conda
conda update -n base conda
4.修改镜像源的优先顺序
（清华源更新会比官网的慢，但是快，所以如何想更新最新的版本，还是官方源比较好；，如果是大量更新，还是清华源好）

修改下面这个文件，调整几个源的顺序就可。
目录 C:\Users\<你的用户名> 下就会生成配置文件.condarc

channels:

查看是否生效，通过命令 conda info 查看当前配置信息，内容如下，即修改成功，关注 channel URLs 字段内容

原文地址：https://blog.51cto.com/xueyue8/2402349

时间： 2024-10-30 02:20:31

Miniconda3清华镜像源不能用了的相关文章

Python配置清华镜像源

1.前言 使用pip 安装服务器在国外的python 库时,下载需要很长时间,在配置文件中设置国内镜像可以提高速度,清华镜像源就是其中之一. 2.pypi 镜像使用帮助 网址:(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/) 3.临时配置 若只是临时下载一个python库的话,则可使用以下命令进行配置: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package 说明:

ubuntu 16.04 apt-get 更新使用清华镜像源

1 备份系统配置 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/source.list.bak 2 编辑配置 sudo vi /etc/apt/sources.list 修改内容如下 # 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度,如有需要可自行取消注释 deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse # deb-src

机器学习包pip清华镜像源安装方法

安装各种机器学习包的时候,经常出现无法下载安装包的问题,而导致安装失败.清华的镜像速度很快,下面对本方法进行讲解. 命令法 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple packages 注:把packages替换为安装模块. 配置法 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 以pytorch为例 pip install tor

使用清华镜像源安装

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

【Linux】使用pip使用清华镜像源安装三方库

正确打开方式: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade pip 解释 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple *libname* libname为我们需要安装的三方库名 原文地址:https://www.cnblogs.com/jums/p/11665530.html

在Anaconda3下安装（CPU版）TensorFlow(清华镜像源）

1.打开Anaconda Prompt 2.搭建TensorFlow的环境: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yesconda create -n tensorflow python=3.5 3.在用户目录下找到文件   .condarc 环境搭建完成: 4.安装(CPU)版的Tensor

mark LINUX_6.8 python_2.6.6 setup版本升级 python 2.7.9 安装 pip 临时使用国内镜像源库 指定模块版本 删除指定模块

简单但却又经常需要使用  网上  贴子也很多  也经常用  所以 做个mark 吧: 1首先下载python2.7.9 源tar包 源码安装 可利用linux自带下载工具wget下载,如下所示:    wget http://www.python.org/ftp/python/2.7.9/Python-2.7.9.tgz 下载完成后到下载目录下,解压   tar -zxvf Python-2.7.9.tgz 进入解压缩后的文件夹 cd ./Python-2.7.9 在编译前先在/usr/loca

修改pip镜像源

步骤: 1,进入家目录下cd ~ 2,创建.pip隐藏文件夹mkdir .pip 3.进入.pip文件夹cd .pip 4,创建pip.conf文件touch pip.conf 5.编辑pip.conf文件gedit pip.conf复制粘贴以下内容:这个是pip清华镜像源 [global]index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[install]trusted-host = mirrors.aliyun.com OK了. 原文地址

Linux镜像源

1. 国内镜像源 (1.)备份原有镜像源文件 mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup (2.)编辑替换镜像源 vi /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo 或者下载镜像源文件: wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo (3