pip源的更改：

pip的默认源在国外，pip install some_packages特别慢，经常会超时，导致安装失败；

pip 更换为国内的镜像

一：使用方法：

　　①临时使用：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 库名 #清华的大学的镜像

　　②永久修改： 

　　（1）linux:
　　修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个)， 内容如下：

[global] 
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple12 

 

　　（2）windows:
　　直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\xx\pip，新建文件pip.ini，内容如下

[global] 
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

 

二：常用镜像：

  阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
  豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
  清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
  中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

三：下载超时

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --default-timeout=100 库名

设置超时时间

 

anaconda conda 切换为国内源

windows下

在清华源和中科大源之间自行选择

1 添加清华源
命令行中直接使用以下命令

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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/
 
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
注意如果需要pytorch, 还需要添加pytorch的镜像

2 添加中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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 --set show_channel_urls yes
3 切换回默认源
conda config --remove-key channels
Linux下
将以上配置文件写在~/.condarc中
vim ~/.condarc

channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true
其他
使用如下命令可以查看库的各个版本及平台

anaconda search -t conda tensorflow

anaconda show 包名， 可以查看该包名的安装命令 

anaconda show anaconda/tensorflow-gpu