Python开发环境搭建 Anaconda+Pycharm （windows）

最新推荐文章于 2025-04-07 17:37:26 发布
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#python #anaconda #pycharm

本文提供了Anaconda和PyCharm的详细安装指导，包括下载地址、安装步骤及激活码分享，帮助读者轻松配置Python开发环境。

Anaconda安装

Anconda下载地址：
https://www.anaconda.com/download/
在这里插入图片描述
下载后，图形化安装，很简单

Pycharm安装

Pycharm下载地址：
http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
在这里插入图片描述
专业版安装需要 激活码，网上很好找，也可以试试下面这个：

MTW881U3Z5-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-aKyalfjUfiV5UXfhaMGgOqrMzTYy2rnsmobL47k8tTpR/jvG6HeL3FxxleetI+W+Anw3ZSe8QAMsSxqVS4podwlQgIe7f+3w7zyAT1j8HMVlfl2h96KzygdGpDSbwTbwOkJ6/5TQOPgAP86mkaSiM97KgvkZV/2nXQHRz1yhm+MT+OsioTwxDhd/22sSGq6KuIztZ03UvSciEmyrPdl2ueJw1WuT9YmFjdtTm9G7LuXvCM6eav+BgCRm+wwtUeDfoQqigbp0t6FQgkdQrcjoWvLSB0IUgp/f4qGf254fA7lXskT2VCFdDvi0jgxLyMVct1cKnPdM6fkHnbdSXKYDWw==-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

设置默认使用Anaconda的解释器

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
选择Anaconda的python解释器
在这里插入图片描述

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Felix_CB/article/details/92250195

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pycharm官网下载详细安装
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这里选择免费试用30天，激活后续再自行激活，然后这里会跳出一个网页，不用管，直接x掉。下载使用pycharm的时候，要有python这个环境搭配起来使用才完整。这里问你要不要导入之前的配置，我选择否，然后点击OK。点击plugins--选择汉语言包点击下载。点击项目右键--新建--python文件。点击这个进行下载，直接下载的链接👇。点击文字底部那个云边的快乐猫，回复。进入pycharm官网，点击下载。在pycharm里面点击新建项目。下载完成后点击打开。这里我选择否，然后点击完成。全部勾选并点击下一步。
搭建深度学习环境Anaconda+Pycharm
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<think>我们正在回答用户关于搭建深度学习环境的问题，用户希望使用Anaconda和PyCharm在Windows/Linux/macOS上配置。根据引用内容，我们可以总结出以下步骤： 1. **安装Anaconda**：在三个操作系统上安装Anaconda，这是一个包含Python和众多科学计算包的发行版，同时包含conda环境管理工具。2.**安装PyCharm**：安装PyCharm作为集成开发环境（IDE）。 3. **创建虚拟环境**：使用Anaconda创建虚拟环境，以隔离项目所需的依赖。4.**在PyCharm中配置虚拟环境**：将PyCharm的解释器设置为Anaconda创建的虚拟环境。具体步骤： ###1.安装Anaconda-**Windows**：从Anaconda官网下载Windows安装程序（.exe文件），双击运行并按照提示安装。注意在安装过程中勾选“AddAnaconda tomy PATHenvironment variable”（虽然不推荐，但为了方便可以勾选，或者后续手动添加环境变量）。- **Linux**：下载.sh安装脚本，在终端运行`bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh`（文件名可能不同），按照提示安装。安装完成后，运行`source~/.bashrc`或重启终端使环境变量生效。 -**macOS**：下载.pkg安装程序，双击安装，或使用.sh脚本安装（类似Linux）。 验证安装：打开终端（或命令提示符），输入`conda--version`，如果显示版本号则安装成功。 ###2.安装PyCharm-从JetBrains官网下载PyCharmCommunity（免费）或Professional（付费）版本，根据操作系统选择对应的安装包。 -安装过程为常规步骤，按照提示进行。###3.创建虚拟环境使用Anaconda创建虚拟环境，可以指定Python版本。例如，创建一个名为`dl_env`的虚拟环境（名字可自定）： ```bashcondacreate -n dl_env python=3.8``` 激活环境：```bashcondaactivate dl_env# Windows/Linux/macOS通用```###4.安装深度学习框架在激活的虚拟环境中安装所需的深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch： -**TensorFlow**（CPU版本）：```bashpip installtensorflow``` -**TensorFlow**（GPU版本，需要CUDA和cuDNN）：```bashpip installtensorflow-gpu#注意：TensorFlow2.x后通常统一为tensorflow，但GPU支持需要额外配置CUDA```或者使用conda安装（conda会自动处理CUDA依赖）：```bashconda installtensorflow-gpu``` -**PyTorch**：访问PyTorch官网（https://pytorch.org/）获取安装命令（根据CUDA版本选择）。###5.在PyCharm中配置虚拟环境-打开PyCharm，创建新项目（或打开现有项目）。 -进入设置（Settings）>项目（Project）>Python解释器（Python Interpreter）。-点击齿轮图标，选择“添加”（Add）。-选择“Conda环境”> “现有环境”（Existingenvironment），然后找到Anaconda创建的虚拟环境下的Python解释器。-通常路径为：- Windows: `C:\Users\<用户名>\Anaconda3\envs\<环境名>\python.exe`-Linux/macOS: `~/anaconda3/envs/<环境名>/bin/python`-选择该解释器，点击确定。###6.测试环境在PyCharm中创建一个Python文件，输入以下代码测试TensorFlow：```pythonimporttensorflowas tfprint(tf.__version__)print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000,1000]))) ```运行程序，如果没有报错并输出版本和计算结果，则环境配置成功。 ###注意事项-**GPU支持**：如果使用GPU版本的深度学习框架，需要确保系统已安装正确版本的显卡驱动、CUDA和cuDNN。Anaconda在安装GPU版本框架时可能会自动安装匹配的CUDA和cuDNN，但有时需要手动安装。建议参考框架官方文档。- **环境管理**：使用conda管理环境，可以方便地导出环境配置（`condaenv export> environment.yml`）以便在其他机器上复现。§§相关问题§§1.如何验证TensorFlow是否成功使用了GPU？2.如何在PyCharm中切换不同的conda虚拟环境？3.如何解决在安装深度学习框架时出现的依赖冲突问题？4.如何导出和导入conda虚拟环境配置？ 5.在Linux系统中，如何设置Anaconda环境变量以避免每次打开终端都需要运行`conda init`？</think>### 在Windows/Linux/macOS上使用Anaconda和PyCharm搭建深度学习环境 #### 一、安装Anaconda 1. **下载安装包** - 访问[Anaconda官网](https://www.anaconda.com/products/distribution) - 选择对应操作系统的安装包（Windows/macOS的.pkg/.exe，Linux的.sh脚本） 2. **执行安装** - **Windows**：双击.exe文件，勾选`Add Anaconda to PATH`（重要！） - **macOS/Linux**：终端执行`bash Anaconda3-202x.xx-Linux-x86_64.sh` - 验证安装：终端输入`conda --version`显示版本号即成功[^2] #### 二、配置深度学习环境 ```bash # 创建虚拟环境（Python 3.8示例） conda create -n dl_env python=3.8 # 激活环境 conda activate dl_env # Windows/Linux/macOS通用 # 安装核心库 conda install numpy pandas matplotlib conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch # GPU版本 # 或 pip install tensorflow keras ``` #### 三、安装配置PyCharm 1. **安装IDE** - 下载[PyCharm Community版](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/) - 按默认选项完成安装 2. **关联Anaconda环境** - 新建项目时选择`Previously configured interpreter` - 点击`Add Interpreter` > `Conda Environment` - 选择步骤二创建的`dl_env`环境路径： - Windows: `C:\Users\<用户名>\Anaconda3\envs\dl_env\python.exe` - Linux/macOS: `~/anaconda3/envs/dl_env/bin/python` #### 四、环境验证 创建测试文件`test_gpu.py`： ```python import torch print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"GPU可用: {torch.cuda.is_available()}") print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}") ``` 运行后输出GPU信息即表示环境配置成功[^1]。 #### 五、环境管理技巧 1. **导出环境配置** `conda env export > environment.yml` 2. **克隆环境** `conda create --name new_env --clone dl_env` 3. **安装Jupyter支持** `conda install jupyter notebook` > **注意**：Windows用户需以管理员身份运行终端；Linux/macOS用户注意权限问题
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