在使用conda安装软件包时,可以通过配置清华源来加速下载过程。以下是具体步骤: 确认已安装conda环境: 在开始之前,请确保您的系统上已经安装了Anaconda或Miniconda,并且conda命令可以在命令行中正常使用。 查找清华源的conda镜像地址: 清华大学的conda镜像地址为https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/...
这样可以在终端中直接使用conda命令,而不需要每次都输入conda的完整路径。 设置完清华源后,可以使用以下命令来测试是否成功加速了conda的包下载和更新: conda update conda 如果从清华大学镜像源下载并更新了conda,则说明设置成功。 如果在使用过程中遇到任何问题,可以尝试清除conda的缓存。在终端或命令提示符窗口中输入以...
如果你的系统没有默认的编辑器,那么你可以使用以下命令来指定编辑器: condaconfig set editor "your_editor" 在配置文件中,你需要添加或修改以下几行代码来指定清华源: channels: - defaults show_channel_urls: true channel_alias: 这样,当你使用Conda来安装或更新软件包时,它会通过清华源来下载。
第一步:确认清华源的可用性 在使用清华源之前,我们首先需要确认它的可用性。清华源提供了一个针对Conda的镜像,可以加速软件包的下载。我们可以通过访问清华源的Conda镜像网站来检查其可用性: 打开上面的链接后,我们应该能够看到一个网页,其中包含了清华源提供的Conda软件包的目录。如果能够正确访问该网页并查看到目录信...
一般通过命令去更换镜像源,简洁而且方便: (1)首先打开Anaconda Prompt窗口 (2)输入命令:conda config --show channels, 按回车后会显示当前存在的下载源 1 2 3 (base) C:\Users\Hasee>conda config --show channels channels: - defaults (3)然后我们手动添加镜像源,以清华大学的镜像源为例子:清华镜像源使用...
主要记录一下在国内用 conda 清华源安装PyTorch时,无法匹配到CUDA版本的问题。希望能帮助到遇到类似问题的朋友。 环境准备 OS:Ubuntu 22.04.2 LTS. 对于 Windows,下面的内容应该同样适用。 conda 版本:我用的是Mambaforge. 如果你用 conda 的话,下面的内容应该同样适用。
在这里发现原来我之前添加的清华源,和真正的清华源不一样,这促使我进一步寻找可用的清华源。 [4]Anaconda镜像使用帮助anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 这里是清华源的官网,我找到了可用的清华源并进行了安装。
因此,很多用户会选择使用清华源来加速包的下载过程。 使用清华源可以有效提高下载速度,确保用户可以快速地获取所需的包和环境。接下来,我将一步一步地回答关于使用清华源的指令以及其作用的问题。 第一步:安装Miniconda/Anaconda 要开始使用Conda和清华源,首先需要在计算机上安装Miniconda或Anaconda。Miniconda是一个...
恢复默认源 conda config --remove-key channels 显示镜像源 conda config --show-sources 切换为清华镜像源 conda config --remove-key channels conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes...
conda 安装pytorch清华源 anaconda安装 anaconda安装教程 自己设置环境变量的话设置下图中的三个即可 anaconda换下载源 Windows系统命令行中使用如下命令即可添加清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/