无论是Anaconda vs Miniconda vs Miniforge 中的哪个，只要使用conda就涉及源，换源的目的是为了加速包的获取
修改配置文件
通过修改用户目录下的 .condarc 文件来使用
不同系统下的 .condarc 目录如下：
- Linux:
${HOME}/.condarc - macOS:
${HOME}/.condarc - Windows:
C:\Users\<YourUserName>\.condarc
注：
- Windows 用户无法直接创建名为
.condarc的文件，可先执行conda config --set show_channel_urls yes生成该文件之后再修改。 - 由于更新过快难以同步，TUNA 等镜像站不同步
pytorch-nightly,pytorch-nightly-cpu,ignite-nightly这三个包。 - 如果您正在从某一镜像源切换到另一镜像源，请检查镜像源是否同步了您所需要的 repo，以及该 repo 是否支持您使用的平台 (e.g. linux-64)。
- 为了保证以下配置在所有镜像站可用，配置中只加入了少量必须的第三方源，
清华大学开源软件镜像站
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/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
即可添加 Anaconda Python 免费仓库。
使用下列命令清除索引缓存，并安装常用包测试一下。
conda clean -i
conda create -n myenv numpy
使用命令
查看源
conda config --show-sources###
C:\Users\johnny>conda config --show-sources
==> C:\johnny\soft\miniforge3\.condarc <==
channels:- conda-forge==> C:\Users\johnny\.condarc <==
channels:- defaults
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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
show_channel_urls: True
配置默认的源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
配置第三方源中
conda config --set custom_channels.conda-forge https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
其他镜像站
https://help.mirrors.cernet.edu.cn/anaconda/
https://mirrors.ustc.edu.cn/help/anaconda.html
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/