1. Conda 構成ミラー ソース:
conda を使用してインストールする場合、外部ネットワークにアクセスしているため、パッケージのダウンロードとインストールは特に遅くなります。国内のミラー ソース アドレスに変更する必要があります。ここでは、清華大学の国内アドレスに変更します。(ミラーを永続的に追加)
Windows と Linux では、conda がイメージ ソースを変更する方法は同じです。
anaconda で既存のミラー ソースを表示する
conda config --チャンネルを表示
ミラー ソースの追加 (永続的に追加)
conda config --チャンネルを追加https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --チャンネルを追加https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --チャンネルを追加https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
検索設定時のチャネルアドレス表示
conda config --set show_channel_urls はい
上記の手順に従ってミラーを追加したくない場合は、次のコマンドを使用して、インストール中に使用されるミラー アドレスを直接指定できます (例として opencv を取り上げます)。
conda install opencv -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
2.pipは国内のミラーソースを使用
通常、conda install を使用してインストールする場合、パッケージが見つからないか、インストールに失敗します. このとき、pip install を使用してインストールを試みることができます (例として opencv を取り上げます):
ピップインストールopencv
インストール速度が遅すぎる場合は、インストール ミラーを個別に指定して、インストールを高速化できます。
pip install opencv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国で一般的に使用される pip インストール イメージは次のとおりです。
清華: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
アリババクラウド: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科学技術大学: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
華中科技大学： https: //pypi.hustunique.com/
山東工科大学: https://pypi.sdutlinux.org/
豆板： https: //pypi.douban.com/simple/