Conda 替换镜像源方法尽头,再也不用到处搜镜像源地址

Conda 替换镜像源方法尽头,再也不用到处搜镜像源地址,第1张

文章目录
  • conda替换镜像源教程
    • 1.镜像源添加方法
    • 2.如何找到你要用的源
    • 3.快速上手
    • 4.镜像源网站目录命名的含义

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: ******

conda替换镜像源教程

由于国内访问conda官网很慢,离线安装又费时费力,因此,替换国内源是一个极佳的办法。

但是,目前国内源的替换教程过于老旧,都是2018-2021年的方法,尽管替换镜像源的方法不变,但是网上的资料中,很多镜像源都失效了,没有一个教程能够告诉大家如何去找自己的镜像源并添加进去。

本教程出于此目的,保证大家以后添加的镜像源实效性强。(时间2022.5.08)

1.镜像源添加方法

首先是一些常用命令,帮你诊断目前你的conda源的情况,如果是新装的conda,可以不用管。
第一步:查看并还原默认镜像源

# 首先,看一下目前conda源都有哪些内容
conda info
# 然后,删除并恢复默认的conda源
conda config --remove-key channels 

下面是几个常用命令:后面会用到,这里不用管

# 添加指定源
conda config --add channels *(*指代你要添加的源)
# 设置安装包时,显示镜像来源,建议显示
conda config --set show_channel_urls yes 
# 删除指定源
conda config --remove channels *(*代表你要删除的源)
2.如何找到你要用的源

首先,我们进入国内几家镜像源的网站(这里以清华园为例,基本上可以涵盖所有镜像)
清华镜像源 一般够用 :https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/

中科大源https://mirrors.ustc.edu.cn/

常用的其他源汇总
进入后搜索你需要的源:

假设我要获得conda中与pytorch相关的镜像:先搜索anaconda,搜索到后,点进去

然后进入cloud中,找到你需要的包,点进去,这里以pytorch为例(其他的包方法相同)


到了“pytorch/”这个目录下,你就可以看到,子目录的内容会区分系统了,此时,复制浏览器的地址栏如下:

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/


然后,利用1中的方法,将上面复制的地址(也就是源)添加到conda当中,conda会自动识别系统版本并匹配上。

下面是添加过程和结果:


我们在用conda安装pytorch时就可以看到,镜像安装地址已经变成,我新添加的啦

至此,你再也不用从网站上到处找各种不好用的镜像源尝试啦,自己到源头获取,实效性才是最高的。

3.快速上手
#为了方便大家快速添加,我们把conda自身默认的镜像源的替换代码,写好放在这里,方便大家直接替换使用,大家逐条复制添加即可,下述链接更新时间为2022.3.10,可以通过前面的方法先判断一下镜像源对不对:
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/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

4.镜像源网站目录命名的含义

我们这里补充解释一下,上述几个文件夹的含义:
archive # 是anaconda软件历史版本存档,用不到
miniconda # 是mini anaconda历史版本存档,用不到
Parent directory/ # 是返回上级目录
failed_packages.txt #是失效包列表
cloud # 里面就是目前可用的全部的包,包括torch、paddle等等常用的工具包
pkgs # PKGS的概念:
在anaconda中,最安全的安装和升级命令是conda install XXX,而python中是pip,但在anaconda下依然可以使用pip升级,这样一些依赖可能会因为更新后的版本过高出现异常。
在conda的设计中,目录'pkgs'是下载、存放缓存,以及提取下载的conda包的地方。同时,anaconda一起携带的包也会放在这里。
它有一个非常关键的作用:我们在构建一些envs的时候,对一些包的依赖会通过硬盘链接链接到pkgs目录,这样虚拟环境生成的速度大大加快,占用空间就大大减小了!!!

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/langs/943829.html

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