本文总结了Anaconda channel的配置，适用于Windows/MacOS/Linux等操作系统。
conda channel的配置
默认的conda channel是defaults，但这个channel的代码包不全。我的建议使用conda-forge channel，并设置严格优先使用conda-forge，因为这不同channel的包不完全兼容。我之前通过conda-forge channel安装geopandas时候，由于没有设置严格优先使用conda-forge，conda使用了defaults channel安装了libgdal（这是geopandas的依赖包之一），导致geopandas的安装一直不成功。
conda-forge的优势是什么？这个channel有强大的社区支持，提供了大多数安装包，并且更新及时。网址是：
https://conda-forge.org/docs/index.html
如何添加conda-forge channel并设置优先级？
1. 创建.condarc文件。这是conda channel的配置文件，在安装conda之后并不会生成这个文件。在terminal中使用conda config指令可以创建该文件
conda config
2. 查看现在的channel状态和优先级
conda config --get channels
3. 添加conda-forge channel并设置为最高优先级
conda config --add channels conda-forge
4. 再次查看channel状态和优先级
conda config --get channels # it should be the following: # --add channels 'defaults' # lowest priority # --add channels 'conda-forge' # highest priority
5. 激活某个环境，在环境中设置channel的严格优先。注，如果该环境中已经安装了若干库，则需要先更新所有的库以保证大多数库从conda-forge下载，以保持库的一致性。
# activate my environment conda activate my_env # update all packages if needed conda update --all # set channel priority as strict conda config --set channel_priority strict
如果在执行set channel_priority strict之后，conda提示某些库不一致（inconsistencies），则需要撤销strict，重新执行update --all，再设置channel priority strict。
6. 如何查看.condarc文件的位置和内容？
conda info
执行conda info，会看到某一行显示user config files，这是.condarc的文件路径。
【2021-03-23更新】
说说conda install的常见问题：在已有环境中安装新的库，conda要求检查已有环境的兼容性，时间很长，而且很可能最后失败。显示信息是：
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
Solving environment: \
Found conflicts! Looking for incompatible packages.
查阅网站，发现这是conda系统的本身问题，没有好的解决方法。
https://github.com/conda/conda/issues/9367
https://stackoverflow.com/questions/57518050/conda-install-and-update-do-not-work-also-solving-environment-get-errors
我尝试了很多人赞同的方法，比如用conda的老版本，或者先更新所有的已有代码库，都无法解决问题。
conda update --all
最终找到的不完美解决方法是：改用pip安装新的包。
采用pip方法也有问题。pip和conda不完全兼容，有时候会报错。只能是碰运气，先用pip安装，看看能不能运行。如果不行，再想其他方法。
比如我在某个conda环境里（python 3.7），安装tensorflow 1.13，成功方法是
pip install tensorflow==1.13.0rc1
https://pypi.org/project/tensorflow/1.13.0rc1/
备注：pip install tensorflow==1.13.0不成功。缺少具体的版本信息。
另外，受到这篇文章的启发（知乎回答），在配置新的conda环境时，可以用conda创建环境，尽可能使用pip安装代码包，如果某个代码包在pip上不提供，再用conda install。这样可以尽可能避开conda检查兼容性的问题。