由于我在做一個YOLO算法的時候，調用訓練好的模型的時候遇到了問題：沒有找到tensorflow.nn. relu.layers ，引起我以下的工作總結。

conda是一個可以選換下載通道的，這一點都知道，但是每次我下載一個包的時候總是提示我找不到包，我很奇怪，可能是我之前誤加了什么下載路徑導致我從那時候開始一直說我找不到包。
于是：刪去了所有的路徑，首先我通過conda config --show channels 查看了我當前 添加了所有鏡像通道：
接著通過 conda config --remove channels <此處為通道地址>刪除對應的通道地址

當我們需要添加通道的時候，敲入：conda config --add channels <通道地址>

下面叫一個很NB的方法，就是 如果你想下載一個包的時候，你不知道這個包的地址在哪，但是你知道這個包的名字，比如 keras，那么你就輸入：conda info <包的名字>

就會出現很多關于這個包所適應的python版本，你可以找到對應的url地址， 你復制對應包的url地址后，在瀏覽器中打開后，會自動下載一個bz2的壓縮文件：

現在 你打開這個文件夾的位置，你可以將這個壓縮文件解壓后 會得到其中一個叫Lib的文件夾， 打開后會有site-packages的文件夾， 將這個文件夾中的內容 拷貝到 你 tensorflow的環境下的site-packages文件包內，就已經下載好了 keras包了。
如果你覺得上述步驟不穩妥的話，或者你不相信的話，你可以這樣去做：

你要看你的anaconda中tensorflow的環境開始是哪里，我這里是 C:\Users\My 所以我將我下載好的 剛才的bz2壓縮文件 拷貝到 C:\Users\My 文件夾內了， 之后你通過使用 conda install --use-local keras-2.1.2-py36_0.tar.bz2 就可以下載我剛才想下載的 keras 2.1.2版本的了。

注意這個方法其實可以映射到另一個知識點： 就是我們平常在conda中下載包的時候，緩存文件是存在 anaconda的 pkgs文件夾內的：我這里是：E:\Pythonku\pkgs ，這個文件夾內有很多bz2文件夾都是下載的緩存文件，當有時候你的網速比較慢的時候，你想回去再下，你可以按照我說的這個方法 將沒下完的bz2文件夾拷貝到 你的anaconda 的啟動環境下（我的是C:\Users\My），然后 執行 ：conda install --use-local <bz2文件的名字> 就行了。
channels:

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的conda 下载各种安装包以及寻找加入安装包的通道的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。