当遇上conda下载很慢的时候，或许这篇conda换源（常用国内镜像源）文章能给小伙伴带来帮助~~文章目录修改conda下载源方法1：修改.condarc文件方法2：通过cmd命令行添加镜像源修改conda下载源conda默认的下载安装包路径可能比较慢，可以增加些国内镜像源，加快下载速度，学习效率up~方法1：修改.condarc文件我的.condarc文件在“C:\Users\lulu”路径中找到了找到文件后，可以使用记事本打开文件，把下面的代码复制替换原文件中的内容，保存文件后conda换源就结束了。channels:-http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
项目场景：Condaexecutablepathisempty在pycharm中配置使用CondaEnvironment出现Condaexecutablepathisempty报错原因分析：报错为conda可执行路径为空，可能原因有三，可以一次排除是否安装并能使用anacondaCondaexecutable的位置错误Interpreter（python翻译器）位置错误解决方案：如果是原因一，则先安装配置好anaconda原因二则是要配置好condaexecutable，在condaexecutable这里选择的是本机安装conda的位置（一定要选到_conda.exe）3.原因三者是Inte
目录一、conda创建、激活、退出、删除虚拟环境1、conda本地环境常用操作2、conda创建虚拟环境3、激活虚拟环境4、退出虚拟环境5、删除和复制虚拟环境6、在指定环境中管理包二、安装tensorflow和pytorch1、torch和torchvision版本对应关系2、conda方法安装3、源码安装torch和torchvision一、conda创建、激活、退出、删除虚拟环境1、conda本地环境常用操作#获取版本号conda--version或conda-V #检查更新当前condacondaupdateconda #查看当前存在哪些虚拟环境condaenvlist或condainf
目录一、conda创建、激活、退出、删除虚拟环境1、conda本地环境常用操作2、conda创建虚拟环境3、激活虚拟环境4、退出虚拟环境5、删除和复制虚拟环境6、在指定环境中管理包二、安装tensorflow和pytorch1、torch和torchvision版本对应关系2、conda方法安装3、源码安装torch和torchvision一、conda创建、激活、退出、删除虚拟环境1、conda本地环境常用操作#获取版本号conda--version或conda-V #检查更新当前condacondaupdateconda #查看当前存在哪些虚拟环境condaenvlist或condainf
一、conda常用命令1.虚拟环境管理#查看现有的环境$condainfo--env#创建环境，后面的python=3.6是指定python的版本$condacreate--nameenv_namepython=3.6#创建包含某些包的环境（也可以加上版本信息）$condacreate--nameenv_namepython=3.7numpyscrapy#激活某个环境$activateenv_name#关闭某个环境$condadeactivate#复制某个环境$condacreate--namenew_env_name--cloneold_env_name#删除某个环境$condaremove
解决方法如下：1.找到你安装anaconda的文件夹，以我的为例，找到【Ananconda3】文件夹。2.打开，在空白处右键选择【在终端中打开】。3.依次输入如下代码：exportPATH="/home/自己电脑登陆时设置的的用户名/anaconda3/bin:$PATH"source~/.bashrcconda--version4.重启该系统即可。如有问题欢迎大家指正👃。
文章目录一、软件预准备1.软件下载2.安装conda3.设置环境变量二、镜像源配置2.1.conda配置2.2.pip配置2.3.chatglm-6b专用2.3.常用命令一、软件预准备1.软件下载https://repo.anaconda.com/archive/index.html或者，我们可以复制下载的链接，直接在服务器上下载，如：wget-chttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh2.安装conda在conda文件的统计目录下输入命令安装，一路回车，直到他要求输入yesbashAnaconda3
原因：电脑里面有多个python版本导致，我们目前添加的python并不是我们anaconda中python的版本解决办法：在pycharm里面，使用setting里面的Add选项里，可以找到我们配置的所有环境，然后添加进去。 具体如下图所示。注意：如果环境的地址找不到，可以在命令行里，使用condaenvlist命令，然后进入我们添加的环境，然后使用piplist或者任意下载一个库，就可以显示出来我们的环境具体在电脑的哪个小房间里面。
问题描述使用condaenvcreate-fenvironment.yml安装依赖包时，会遇到Installingpipdependencies过慢的问题。这是由于没有使用镜像源。如下图所示解决方案可以尝试对environment.yml文件进行以下修改，添加镜像源即可：将channels改为（注意要把default去掉）：channels:-conda-forge-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free-htt
安装anaconda下载安装首先找到一个下载conda的地址清华源anaconda地址可以看到conda在不同系统环境下有如下版本鉴别不同国产系统可参考：国产的开源操作系统都有哪些？这里用阿里arm/aarch64架构所以下载连接为https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2023.03-Linux-aarch64.sh可以手动下载上传，也可使用wget下载wgethttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2023.03-L
