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最近在使用Anaconda的过程中，因为需要配置Pytorch的GPU环境，就下载了cudatoolkit这个包的时候，一直发生时不时的断连情况，导致安装情况十分痛苦，后来再Github上发现了官方关于这个问题的解答
首先我们可以查看到清华官方源的traceroute信息，执行以下命令
$ tracert mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
就会出现以下大概的信息
PS C:\Users\syc> tracert mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn通过最多 30 个跃点跟踪到 cdnmirrors.s.tuna.tsinghua.edu.cn [101.6.8.193] 的路由: 1 1 ms 1 ms 2 ms 100.xx.xx.x 2 3 ms 2 ms 2 ms 192.168.xx.18 3 * 11 ms 4 ms xx.24x.xxx.2 4 3 ms 2 ms 4 ms 192.168.1.2 5 5 ms 5 ms 4 ms 10.1.128.113 6 4 ms 4 ms 5 ms 172.16.37.29 7 7 ms 5 ms 8 ms 172.16.37.98
如果没有什么太大问题的话，可以考虑采用清华的镜像站
https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/
具体的使用方法也可以参考清华源官方关于aconda源的使用方法，具体的配置文件变成，而Linux这个文件在用户目录的.condarc
channels: - defaultsshow_channel_urls: truedefault_channels: - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2custom_channels: conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
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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
在Linux下可以使用以下命令添加源
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/msys2 conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/menpo conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/simpleitk conda create -n pytorch3.8-gpu python=3.8 conda clean -i
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