1、分析是国内镜像源问题 Linux用户可以通过修改用户目录下的 condarc 文件Windows 用户无法直接创建名为 condarc 的文件conda国内镜像，可先执行 conda config set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改再次执行语句conda updat。

2、Windows 用户无法直接创建名为 condarc 的文件conda国内镜像，可先执行 conda config set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改即可添加 Anaconda Python 免费仓库运行 conda clean i 清除索引缓存，保证用的是。

3、不需要注册如果你想下载其他版本或者嫌弃官网速度慢，请进入清华镜像站进行下载，不需要登陆注册，等待一下就会弹出下载选项选择安装，点击 Browse 进行选择安装位置选择完后，点击 install 进行安装Anaconda指的是一个。

4、建议选择清华大学镜像源，速度快，稳定我现在就在用清华大学的镜像源，设置步骤如下1打开Anaconda Prompt 2输入 conda config add channels #39free#39点击回车键我。

5、修改anaconda3的镜像源后，出现conda国内镜像了以下错误我是在操作SUSESP1 64bit操作系统下，使用anaconda3软件安装软件时出现了这样的错误信息该错误是在通过conda config add channels修改了相关信息后才出现，如果不修改镜像源。

6、或者清华镜像 2安装anacondabash Anaconda3501Linuxx86_64sh 3按enter浏览完协议以后，输入yes同意协议 4运行conda指令，此时可能提示找不到conda。

7、网络问题，导致安装失败Anaconda默认的镜像源大部分都在国外，国内很多网络环境下，访问不稳定，下载速率慢，有时根本连接不上可以修改Anaconda的镜像源为国内的。

8、在conda 的tensorflow安装环境，见历史文章#160 conda安装tensorflow 查看当前conda环境TF的可安装版本2 接着升级到指定版本， 一般可采用conda install tensorflowgpu=version， 但经常会安装太慢，因此需要换国内源。

9、conda create n py36 python=36 anaconda 重点就是最后要加上“anaconda”，这样出来的环境就会包含很多包但由于我之前换了国内清华源，出现了以下错误UnavailableInvalidChannel The channel is not accessible or is。

10、5pip安装也是一种类似于conda安装的python安装方法，如果用过Centos系统，它就像yum安装一样2修改镜像源 在使用安装 conda 安装某些包会出现慢或安装失败问题，最有效方法是修改镜像源为国内镜像源之前都选用清华。

11、conda update python 修改镜像地址 Anaconda 的镜像地址默认在国外，用 conda 安装包的时候会很慢，目前可用的国内镜像源地址有清华大学的修改 ~condarc LinuxMac 或 C\Users\当前用户名\condarc Windows 配置。

12、7检查新环境中的python版本python version 8退出当前环境deactivate 二，TensorFlow安装 首先activate tensorflow激活环境，在环境下开始安装，pip install tensorflow 安装时特别慢，可以使用国内镜像源 pip install。

13、conda install torchvision c pytorch 这一句命令中的quotc pytorchquot的意思是根据condarc文件所设置的pytorch源的站点，寻找torchvision的包正常情况下，Anaconda的官方源只能用梯子，故需要设置镜像站点，如图依图所示，设置。

14、conda install anaconda # 结合创建环境的命令，以上操作可以合并为 conda create n python34 python=34 anaconda # 也可以不用全部安装，根据需求安装自己需要的package即可 设置国内镜像 如果需要安装很多packages，你会发现conda下载的速度。

15、1 首先安装python，我选择安装Anaconda Windows 64Bit Python 27 Graphical Installer 下载地址Anaconda的一些命令在Anaconda的命令行窗口输入conda list #该命令，将列出Anaconda安装的所有应用包，我们可以看到。