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    手把手教你搭建Anaconda镜像

    编者语:通常我们使用anaconda进行pkgs的安装时,使用anaconda官方镜像通常较慢,一般来说在国内使用清华大学的镜像或者其他开源镜像速度会有比较大的提升。 搭建二级镜像 1.搭建二级镜像必须将所有的anaconda官网pkgs全部下载到本地,幸好我们通过搜索引擎找到了清华大学已经写好的代码[1]。 使用脚本下载的会和清华大学的anaconda镜像一样,其中的pkgs相对较多,如果不需要的话我们则不必下载,对文件进行修改或直接注释。 另外这个脚本下载anaconda官网,如果网络不好同样下载会比较慢。2.清华大学的下载脚本,将下载更改为清华大学开源镜像。 server { listen 10086; server_name anaconda_mirrors; charset utf-8; root L:/anaconda/

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    在pycharm中配置Anaconda以及pip配置

    1.下载安装anaconda 点击这里下载anaconda,注意对应自己想要安装的python版本就行了。 1、配置国内源 让我们先来解决第一个问题,相信这个问题也是让很多人都感到头疼的,因为如果不进行配置的话,安装python库的时候默认是使用国外的,这时候下载速度会很慢!国内的下载速度要好很多。 pip配置 大家比较熟悉的可能是使用pip来安装python的库(也有可能是easy install,不过我这里只讲pip的配置),所以就先来解决pip的吧。 anaconda配置 在安装了anaconda后,我们也可以使用anaconda来进行Python库的安装,同样的也需要进行的配置。 config --set show_channel_urls yes 好了,的配置到此就完成了。

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    Windows下Anaconda安装、换与更新的方法

    Anaconda安装 可以从官网下载,不过服务器在国外,所以很慢。 (没有添加就不能在控制台进行命令操作) Anaconda 由于服务器在国外,所以更新下载很慢,建议换到国内镜像,在cmd控制台或者powershell下输入命令即可 清华anaconda镜像: 国内源也是会挂的,之前清华就挂过,后来又活了,腾讯挂了就直接死了,一旦出现一直连接失败问题就可以换回来了 换回默认:conda config --remove-key channels Anaconda 更新 # conda conda update conda # anaconda(升级anaconda前需要先升级conda) conda update anaconda # anaconda-navigator 到此这篇关于Windows下Anaconda安装、换与更新的方法的文章就介绍到这了,更多相关Anaconda安装、换与更新内容请搜索ZaLou.Cn

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    Anaconda清华镜像的使用及安装Pytorch失败问题解决

    通过pip下载可参考文章:通过清华镜像加速下载pytorch——(pip版本) 太长不看版 如果你使用conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch来安装pytorch,并且添加了清华镜像,但还是由于网络原因下载失败,你只需要把-c pytorch去掉: conda install pytorch torchvision cudatoolkit 在Anaconda中使用清华镜像1 添加清华镜像至Anaconda仓库 运行以下命令,将清华镜像添加至Anaconda仓库中 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn 这里有个坑 许多同学表示添加镜像之后,安装pytorch的过程依然很漫长,甚至中断退出安装,甚至有不少帖子表示“不要再使用清华镜像了”。 因此,只需要将-c pytorch语句去掉,就可以使用清华镜像快速安装pytorch了。

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    anaconda是什么东西_anaconda jupyter

    2020/5/18 一、Anaconda 有什么用?    二、如何安装Anaconda?   很简单:     1、去官网https://www.anaconda.com/products/individual下载安装文件,不到500M。      比如下载完 Anaconda 之后,默认的就是 base 环境。     2)为什么要用虚拟环境?        因为在开发当中,我们需要根据不同的需求,下载不同的框架库,或者不同的版本。 六、Anaconda 与 pyCharm 连接 在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里推荐JB公司的pycharm, 而pycharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合 在Setting Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了 比如你要在learn环境中编写程序, 那么就修改为 D:\Software\Anaconda

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