如何在pycharm上安装tensorflow

本文详细介绍了如何安装和配置TensorFlow,包括使用Anaconda创建特定版本的Python环境,安装CUDA和cuDNN以支持GPU加速,以及通过pip安装TensorFlow的两种方法。最后,通过运行测试代码验证TensorFlow的安装成功。

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TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。

Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPUTPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究  

TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口(Application Programming Interface, API)。自2015年11月9日起,TensorFlow依据阿帕奇授权协议(Apache 2.0 open source license)开放源代码

安装anaconda 

Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform 

链接放上面了,直接打开下载就完事了。

 

 打开anaconda

建立包 

1.建立python版本

 conda create -n tensorflow1 python=3.8

 

  在其过程中所有的yes/no的地放一律yes

 2.为了防止base环境的破坏,我们进入tensorflow1环境进行操作。

conda activate tensorflow1

 3.安装sdk(可省)

conda install cudatoolkit=10.1

 

 安装深度学习包:(可省)

conda install cudnn=7.6

 4.安装tensorflow

(1)原始方法(易报错,速度也慢,不建议) 

pip install tensorflow==2.3

 (2)方法二:利用清华镜像,速度快,且一般不报错。

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

 5.测试

python
import tensorflow as tf

 添加路径

 刚开始的时候是没有的,这个时候我们要将配置好的环境的路径加进来。

找到自己刚才建的包。

 

里面有我们刚下载的环境:

 

 

 

 

### 安装支持 GPU 的 TensorFlow 库 为了在 PyCharm安装并配置支持 GPU 的 TensorFlow 库,需遵循特定步骤来确保环境设置正确。 #### 创建 Anaconda 虚拟环境 创建一个新的 Anaconda 虚拟环境专门用于此项目可以避免依赖冲突。通过命令行执行以下操作: ```bash conda create --name tensorflow_gpu_env python=3.8 ``` 激活该虚拟环境以便后续安装所需的软件包: ```bash conda activate tensorflow_gpu_env ``` #### 安装 CUDA 和 cuDNN 由于 TensorFlow 支持 GPU 加速需要 NVIDIA 提供的 CUDA 工具集以及 cuDNN 深度神经网络库的支持,在安装 TensorFlow-GPU 版本之前先确认已经按照官方文档指南完成了这些组件的安装[^1]。 #### 使用 conda 或 pip 安装 TensorFlow-GPU 推荐使用 `pip` 来安装最新版本的 TensorFlow 并启用 GPU 支持。注意要根据操作系统选择合适的二进制文件下载链接,并且保持 Python 解释器与所选 TensorFlow 版本兼容。 对于大多数情况来说,可以通过简单的 pip 命令完成安装: ```bash pip install tensorflow-gpu ``` 如果遇到任何问题或者想要更稳定的体验,则考虑采用 Conda 渠道进行安装: ```bash conda install tensorflow-gpu ``` #### 配置 PyCharm 识别新环境中的 TensorFlow 回到 PyCharm 设置界面 (File -> Settings),导航到 Project Interpreter 页面点击齿轮图标旁边的 "+" 号添加现有解释器指向刚才创建好的 anaconda virtual environment 下对应的 python.exe 文件位置;此时应该能够看到已成功加载包括 TensorFlow 在内的所有相关库列表。 #### 测试安装是否成功 最后一步是在代码编辑区内编写简单测试脚本来验证 TensorFlow 是否能正常工作及其设备信息: ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) ``` 当运行上述程序时,如果有可用的 GPU 设备则会返回正整数值表示数量。
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