安装tensorflow时,如果使用直接安装速度相对较慢,采取清华大学的镜像会提高速度.GPU版本安装方法:pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple或 pip install tensorflow==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 备注:安装的时候需要python是64位版本,32位版本则会报错,笔者本人用一年的时间来才发现

window下对python3.5适用性比较好,Anaconda4.2里面包含了python3.5. https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/清华镜像源下载 http://blog.csdn.net/u012513525/article/details/54947398  (pycharm配置清华镜像源) http://blog.csdn.net/u012318074/article/details/78844789 (anac

你还在为树莓派无法安装中文输入法而到处找教程吗? 你还在为树莓派每次下载都要远隔重洋获取资源,龟速下载而烦恼吗? 为了解决这个问题,在这篇树莓派教程中,我将手把手叫你怎样安装 清华镜像系统和中文输入法Fcitx及Google拼音输入法. 步骤一:换源:将下载源从树莓派默认国外源切换到国内清华大学开源软件镜像站 在树莓派的命令行界面输入 sudo nano /etc/apt/sources.list 使用键盘方向键控制,在第一行开头加一个#,把下面的内容拷贝到最后一行之后,如图中的效果: 清华镜像

文章目录 pip和conda 添加国内清华镜像 1. pip源更改: 2. conda源更改: pip和conda 添加国内清华镜像 python模块安装,使用国内源可以提高下载速度. 1. pip源更改: pip源有好几个,我一直用的清华的pip源,它5分钟同步一次. 临时使用: pip 后加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例1: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si

清华镜像 地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/ 临时使用 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package 注意,simple 不能少, 是 https 而不是 http 设为默认 升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置: pip install pip -U pip config set global.index-url

Anaconda的安装步骤不在本文的讨论中,我们主要是学习一下如何配置conda的镜像,以及一些问题的解决过程 配置镜像 在conda安装好之后,默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,我们使用国内的镜像能够加快访问的速度.这里我选择了清华的的镜像.镜像的地址如下:点我进入tuna 在命令行中运行   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/   conda conf

vim     ~/.condarc channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

大家在通过pip 或conda 下载一些很大的第三方库时是不是有一种等到坟头的草都三尺高了,还没下载完的感觉,而且大的第三方库长时间下载,可能会导致超时自动中断下载,感谢清华的大佬们 临时使用: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 每次下载时,默认使用此镜像: 需将pip升级到最新的版本,>=10.0.0 pip install pip -U pip config set global.index-

step1: + 在user(用户)下新建一文件夹再在该文件夹下新建pip.ini文件 + 例如:user/pip/pip.ini + tips:如果未打开在查看里的隐藏扩展名记得打开 step2: + 临时安装: + 例如:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy,这样就会从清华这边的镜像去安装numpy库. step3: + 长期从该镜像安装(今后只要pip install 都是从该镜像安装): + 在cmd中

1.安装anaconda:国内镜像网址:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/下载对应系统对应python版本的anaconda版本(Linux的是.sh文件)安装命令(要在非root下安装,否则找不到conda命令):bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh2.用anaconda安装pytorch(1)设置conda的地址:conda config --add channels https://mir

Details: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ TUNA 提供了 Anaconda 仓库的镜像,运行以下命令: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacond

Anaconda配置清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 查找软件 anaconda search -t c

设置为默认镜像 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

来自:Jinlong_Xu cmd环境下执行: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes conda update XXXXX

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple C:\Users\mu\pip 新建pip.ini [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/docker-ce/

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

临时使用: 可以在使用pip的时候加参数-i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gevent 永久使用: Linux下,修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 修改 index-url至tuna,内容如下: [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.c

1.打开Anaconda Prompt 2.搭建TensorFlow的环境: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yesconda create -n tensorflow python=3.5 3.在用户目录下找到文件   .condarc 环境搭建完成: 4.安装(CPU)版的Tensor

https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/homebrew/

由于清华镜像源迟迟没有更新tensorflow1.13.1导致python3.7不能使用tensorflow 这里有一个解决方法 管理员模式打开(一定要管理员模式 不然会导致权限不足) 输入 pip install tensorflow== -i https://pypi.doubanio.com/simple/ 卸载目前的numpy(版本需要更新) conda remove numpy 然后重新安装 pip install numpy -i https://pypi.doubanio.com/