Python 在“conda安装-ctensorflow”过程中的“解决环境”需要3分钟以上的时间，但稍微更改一下名称可以显著缩短时间

我正在为tensorflow编写一个定制的conda包。当我将包命名为tensorflow时，需要花费3分钟以上的时间才能通过解决环境部分，但如果我将包名稍微更改一点，它将在大约10秒钟内加载到tensorflowp3。 我正在使用命令-

康达安装-c tensorflow

conda安装-c tensorflowp3

我不知道为什么设置稍微不同的包名会导致如此显著的时间变化。我也在命令中指定应该从哪个通道加载包。我也尝试过使用-use local标记对本地存储的包执行相同的操作，但它的行为方式仍然与通道名称相同。任何帮助都将不胜感激

我这样做就解决了这个问题

打开Anaconda Navigator应用程序 从菜单中选择环境 如果不使用多个环境，请选择要使用基本环境的环境 更新索引 单击通道并删除所有最终通道，但默认为

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现在，对我来说，安装一个新数据包需要相当长的时间。

可能解算器需要对名为tensorflow的数据包进行更多的依赖性检查，该数据包也存在于默认通道或您配置的其他通道上。如果你想得到这个问题的真实答案，你需要仔细检查并分析Conda代码…@darthbith非常感谢！但是，即使我使用-c标记指定自定义通道，解算器还会检查其他通道吗？此外，除了更改软件包的名称外，是否还有其他解决方案？我真的希望名称保持不变。在linux上如何使用终端？不知道终端，但linux中也安装了anaconda navigator作为anaconda-navigator。不确定是否相同，但有一个conda clean-index缓存命令。不确定是否在不知道通道别名的情况下删除通道