无法安装TensorFlow：远程多用户环境下503错误的原因与解决方法

我之前在多用户远程服务器上装TensorFlow时也碰到过一模一样的503错误，当时也纳闷自己没刷请求怎么会触发这个问题，后来排查下来发现不一定是你个人的请求过载，可能是下面这些原因：

可能的错误原因 #

• 远程机器的共用IP被标记：因为是多用户机器，可能其他用户之前频繁通过这个IP请求PyPI，导致PyPI的CDN把这个IP判定为异常流量，限制了访问
• PyPI节点临时故障：PyPI的全球镜像节点偶尔会有临时维护或过载情况，刚好你的请求命中了出问题的节点
• 旧版pip的重试机制缺陷：老版本的pip遇到几次503就直接终止请求，不会自动切换到其他可用节点

亲测有效的解决办法 #

• 切换国内PyPI镜像源：这是最快解决问题的方式，国内镜像源不仅速度快，稳定性也高。执行以下命令安装：

  pip install tensorflow --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  

  要是担心某个镜像同步不及时，还可以试试阿里云镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
• 升级pip到最新版本：新版pip优化了重试逻辑和节点切换策略，先升级pip再安装TensorFlow：

  pip install --upgrade pip --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  

• 增加重试次数与超时时间：如果不想换源，可以让pip多重试几次，同时延长超时时间，给服务器足够的响应时间：

  pip install tensorflow --user --retries 10 --timeout 30
  

• 检查远程机器的网络限制：多用户机器可能有管理员设置的网络限速或PyPI访问规则，你可以先通过curl https://pypi.org/simple/tensorflow/测试网络连通性，或者联系运维确认是否有相关限制

内容的提问来源于stack exchange，提问作者StatsSorceress