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anaconda镜像源配置(Python3使用Anaconda3镜像源的选择)

网络知识 发布时间:2022-01-06 14:18:30

晚上能找到的镜像源总共有3个:南方推荐 中国科学技术大学 的 镜像源

本人在南方,广州,电信网络。推荐使用 中国科学技术大学 实际测试速度可以。非常不推荐 清华大学开源软件镜像站 可能是南北方的差异导致,清华的源在广州,电信的网络非常不稳定,经常超时。我部署在华南的服务器也是一样,链接经常超时。猜测可能是南北方差异,也可能是 教育网的原因。

删除镜像源:

conda config --remove channels  https://XXXXX.XXX.XXX.XX/anaconda/pkgs/free/

查看配置情况:

conda config --set show_channel_urls yes  # 显示镜像URL
conda config --show

添加镜像源的命令如下:

中国科学技术大学(IP:202.141.160.110 安徽省合肥市 电信)

https://mirrors.ustc.edu.cn

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
#  附加库
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

上海交通大学开源镜像站(IP:202.120.58.155 上海市闵行 教育网)

https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/

conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
# 附加库
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

清华大学开源软件镜像站(IP:101.6.15.130 北京市海淀 教育网)

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/

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
#  附加库
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

最后:

运行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。

运行 conda create -n myenv numpy 测试一下吧。

添加了镜像源之后,再去体验下速度吧。看看速度是否快了很多。

anaconda镜像源配置(Python3使用Anaconda3镜像源的选择)(1)

anaconda

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