通过命令配置和删除
收集可用的镜像源
校园网联合镜像站：
校园网联合镜像站 (cernet.edu.cn)
https://mirrors.cernet.edu.cn/list/anaconda
这里我以更换成清华镜像源为例子：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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/
具体操作如下:
此时输入命令可以看到下载源了：
conda config --show channels
结果如下：
通过修改文件添加
收集配置文件
清华源（清华大学开源软件镜像站）
由于更新过快难以同步，我们不同步pytorch-nightly、pytorch-nightly-cpu和ignite-nightly
在 Anaconda Prompt 中输入 conda info找到.condarc文件路径
(不会找可以看我上篇文章Anconda 虚拟环境配置以及Jupyter Notebook使用虚拟环境)
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
恢复默认源
输入conda config --remove-key channels恢复初始配置
conda config --remove-key channels会从conda的配置文件中移除所有与channels相关的设置。这意味着，之后conda将不再使用先前配置的任何channels来搜索和安装包。这个命令可能会影响到conda的包管理能力，因为它移除了所有channels的配置。在移除channels之后，conda可能无法找到某些包，除非你再次添加channels或者conda的默认channels能够满足你的需求。
