Anaconda虚拟环境下的PyCharm使用Tensorflow调用GPU出现dll文件缺失的问题和解决办法

由于最近要跑神经网络，因此需要安装tensorflow，然后百度上面搜了一大堆，尝试了很多很多方法， 先是下对应的CUDA和CUDNN，版本号也和tensorflow对上了，各种环境变量和奇奇怪怪的东西折腾了半天，尼玛的GPU版本的还是报错！！！

之后使用北大教程里面Anaconda虚拟环境的方法，直接在虚拟环境中安装相应版本的python,CUDA,cudnn,tensorflow，

北大教程：https://www.bilibili.com/video/BV1B7411L7Qt

最后在Anaconda Prompt中成功调用GPU，他妈的当时可把老子激动坏了，心想终于可以开始跑我的神经网络了

后面我到PyCharm使用这个虚拟环境，结果他妈比的又开始报错了，各种dll文件缺失。

就比如这种：Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll‘； dlerror: cudart64_101.dll not found

然后我就搜网上的方法，大部分都是缺啥找啥，然后我就把各个dll文件找过来再放进，尼玛的，折腾了半天还是没有用。

最后我静下心来仔细思考了下，既然在Anaconda Prompt是可以的，同一个虚拟环境为什么在PyCharm就不行呢？

于是我就开始检查PyCharm里面运行的tensorflow是不是我虚拟环境里面配的（因为我之前可能装了好几个，说不定混了），结果发现，问题不在这

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.__path__)

这就说明虚拟环境是对的，然后我又是找啊找，最后找到这篇文章，尼玛的，还真成功了！！！！

https://zhuanlan.zhihu.com/p/72615307

实际上就是路径的问题，这位大佬属实牛逼，问题就出在path上面，PyCharm找到的虚拟环境是不完整的，如这位大佬所说，PyCharm中PATH的值会莫名缺失Anaconda下相应虚拟环境的PATH相关值。如果你根据大佬的方法在Anaconda Prompt打开PyCharm没有报错，那么就是这个问题。

打开后运行测试代码

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())

啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊，折腾了一天总算成功了。

总结：个人感觉，网上那种缺dll文件就下载补上去的方法有的时候可以，有的时候不行，但终究是指标不治本，不是解决问题的根本办法。有的时候，要带着思考去搜问题，最好要懂为什么要这么做，要不然感觉会白白浪费很多时间。比如什么是环境变量，为什么要配环境变量，32位和64位的区别，这些常识性问题一定要懂。 感觉只有在这样的思维模式下训练，DeBug解决问题的能力才会越来越强，要不然永远只是一个只会搜csdn的入门学生。。。