pip conda использует ускорение внутреннего источника

 

Раньше использовался источник по умолчанию, и иногда скорость загрузки была очень низкой, поэтому я нашел несколько внутренних источников pip и conda, которые можно ускорить при загрузке, и они очень просты в использовании.

Внутренние источники пунктов следующие:

Рекомендуется использовать источник Tsinghua, пакет поддержки относительно богат.

операция конда

одноразового использования

1	＃　conda install tensorflow ``-c Зеркала. Дыхание. Его четырехлетний план. Квота. Способность/анаконда/ПК…

 # 配置清华conda镜像
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/

пипсовая операция

одноразового использования

Университет Цинхуаpypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

Али Клаудmirrors.aliyun.com/leather/simple…

Университет науки и технологий Китаяpypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

Дубан (дубан)pypi.douban.com/simple/

Университет науки и технологий Китаяpypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

Метод использования очень прост, просто добавьте -i и URL напрямую! следующее:

1	＃　pip install tensorflow ``-``i http:``/``/``pypi.douban.com``/``simple

Если сообщается о следующей ошибке:

Пожалуйста, используйте команду:

1	# pip install tensorflow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

 # 配置清华PyPI镜像（如无法运行，将pip版本升级到>=10.0.0）
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple