【TensorFlow】开发环境搭建：win10+ Anaconda+Tensorflow（GPU）+pycharm+opencv

最新推荐文章于 2025-02-20 20:54:53 发布
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分类专栏： # 深度学习
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本文详细介绍了如何在Windows 10环境下，使用Anaconda搭建TensorFlow-GPU 1.13.1和OpenCV的开发环境。包括Python 3.6.2的安装，CUDA 10和cuDNN 7.4的配置，以及在PyCharm中配置TensorFlow虚拟环境的步骤。确保所有组件版本匹配是成功安装的关键。

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引言

在这里插入图片描述
Anaconda指的是一个开源的Python包管理器，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，极大的方便开发者对python各种库的安装和管理，是python开发的一大利器。
我们接下来主要基于Anaconda来进行tensorflow和opencv库的安装。

目录

配置环境

Win10 x64操作系统
python3.6.2
Anaconda 2019
tensorflow-gpu 1.13.1
CUDA10 ：下载地址
cudnn7.4：下载地址
opencv

安装步骤

1、安装python3.6.2

（安装教程）

注：一定要在add path（添加环境变量）上打勾(设置环境变量的意义)

2、安装anaconda

安装教程如下
（1）选择适合的版本进行下载（官方下载）
在这里插入图片描述
（2）点击安装程序，一直按Install即可，注意下面图中两个勾都要勾上安装前，这样就会自动添加到环境变量中：

在这里插入图片描述

3、安装TensorFlow

第一步 选择类型

确定你的安装类型:1)支持GPU类型，还是2）CPU类型

【一般如果做深度学习，最好安装GPU类型，因为运算速度更快】

第二步 确认GPU型号

如果是CPU类型，按照官网的说法一步一步来就行了。

如果是GPU类型，首先需要查看自己电脑的GPU型号,步骤如下：

在这里插入图片描述

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https://www.tensorflow.org/install/install_windows 一定要照着官网来，错的直接百度或者google 每个人自己的情况都不一样，出点小差错很正常 不要听信csdn上的教程！！！ 他们的是他们的，你可以参考，但是不能完全照着他们的来！！！ 接下来，我就把官网的步骤翻译一下 准备：CUDA 8.0  和 cuDNN 6.0  1.  下载A
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### 如何在 PyCharm 中配置 TensorFlow 和 OpenCV 环境 要在 PyCharm 中成功配置 TensorFlow 和 OpenCV 的开发环境，可以通过 Anaconda 创建虚拟环境并安装所需的依赖项。以下是详细的说明： #### 1. 安装 Anaconda 并创建虚拟环境 首先需要安装 Anaconda 工具包[^2]。完成安装后，在命令行工具中输入以下命令来创建一个新的 Python 虚拟环境（假设使用的是 Python 3.6 版本）： ```bash conda create -n tensorflow_env python=3.6 ``` 激活该虚拟环境： ```bash conda activate tensorflow_env ``` #### 2. 安装 TensorFlow 通过 `pip` 命令安装指定版本的 TensorFlow。为了加速下载过程，可以使用清华大学的镜像源: ```bash pip --default-timeout=1000 install tensorflow==2.2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ``` 如果计划使用 GPU 加速，则需额外安装支持 GPU 的 TensorFlow 版本以及相应的 CUDA 和 cuDNN 库[^3]。 #### 3. 安装 OpenCV 同样利用 `pip` 来安装 OpenCV-Python 绑定库[^4]: ```bash pip install opencv-python ``` 对于某些特定需求可能还需要安装扩展功能模块： ```bash pip install opencv-contrib-python ``` #### 4. 配置 PyCharm 使用 Anaconda 环境 打开 PyCharm 后新建或加载现有项目，进入 **File -> Settings -> Project: YourProjectName -> Python Interpreter** 页面。点击齿轮图标选择 **Add...**, 接着选择 **Conda Environment** 类型下的已有环境路径 (如 D:\Anaconda3\envs\tensorflow_env)[^1]。 确认无误后保存设置即可让 PyCharm 正确识别所安装的 TensorFlow 及 OpenCV 库。 #### 测试代码验证安装效果 最后可通过一段简单的测试脚本来检验两者是否正常工作[^5]: ```python import tensorflow as tf import cv2 print("TensorFlow version:", tf.__version__) print("OpenCV version:", cv2.__version__) # Example of using TensorFlow and OpenCV together image_path = 'example.jpg' img = cv2.imread(image_path) if img is not None: gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Grayscale Image', gray_img) cv2.waitKey(0) else: print(f"Failed to load image from {image_path}") ``` 上述代码尝试读取一张图片文件，并将其转换成灰度图像显示出来，同时打印当前使用的 TensorFlow 和 OpenCV 版本号。 --- ###
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