最近尝试从cuda docker image配置项目环境，然后上传到服务端训练。这要求从python安装开始配置深度学习环境。由于需要用脚本配置，并软件镜像源加速，我认为是难得的“从头配置”经验。
深度学习常用的软件包括：python, pip, conda
本文记录pip的换源方法，尤其是针对pytorch换源。
pip非持久化换源
利用-i(--index-url)参数指定源，例如安装包package：
pip install package -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 用此方法从requirements.txt安装依赖：
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/pip默认支持https源，如果必须使用http源，可使用--trusted-host避免SSL证书检查（当然也增加了中间人攻击风险）：
pip install package -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com你还可以使用-f(--find-links)参数指定源，可以把文件路径、指向tar或wheel的url、git等传给pip。给它的参数不需要遵守PEP 503（-i只接收遵守该规范的）。比较常用的情况：从本地安装软件包，用-find-links yourDir和--no-index。
pip持久化换源
通过配置文件
linux下，修改~/.pip/pip.conf（没有则创建），添加镜像源（每行一个）。
通过命令添加
全局添加镜像源：
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/删除所有镜像源：
pip config unset global.index-url类似地，可以修改其他配置
pip config set global.trusted-host mirrors.aliyun.com
pip config set global.find-links file:///home/user/somewheel.whl和删除配置
pip config unset global.trusted-host
pip config unset global.find-links社区一键配置的shell
改pip下载源为国内（我没有尝试）
pip用镜像源下载pytorch
pytorch建议的pip下载命令类似于
pip install torch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124实际上就是指定index-url，因此上面的镜像源不会被使用。而常用的镜像源只提供pypi镜像（只包含cpu版的）。
使用阿里源能解决这个问题，使用前面提过的-f设定源：
pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu118