pycharm下载安装及配置tensorflow

本文详细介绍了如何使用PyCharm安装并配置TensorFlow环境,包括PyCharm的下载与安装、激活方法、设置解释器路径以及创建并运行包含TensorFlow的Python脚本。

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Pycharm 下载地址:http://www.jetbrains.com/pycharm/   (选择professional版)



2.下载好之后直接默认安装就好



如果之前安装过pycharm,可以选择第一个,没有安装过选第二个(do not import settings)

3.激活pycharm 

直接百度搜索 ”pycharm激活”,因为激活码和激活网址等方式容易很快失效,所以就不给出具体的激活码或者激活网址,直接搜最新的就可以。



4.设置风格等

直接默认就好


5 .接下来就是重要的引入tensorflow,这部之前要求你的电脑已经安装配置好tensorflow了,

如果没有请看这篇博客(本人亲自安装过程,内附cuda以及对应版本的cudnn网盘下载)

tensorflow及cuda、cudnn安装下载


6.引入pycharm

首先新建一个.py文件

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello world pycharm")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

这是会报错,提示没有tensorflow,如下图



错误原因就是没有加入正确的运行路径,解决办法就是加入正确的python3.5路径,

打开file->setting->program interpreter如下图



点击设置(如下图)


add local



点击在base interpreter后面的添加路径按钮(六个省略号的那个框)中添加你python3.5的python.exe路径加进去(如下图)





然后点击ok即可,在等待一会儿,因为pycharm要将相关东西加进去,然后运行就可以看到正确结果(如下图)






<think>好的,用户想在PyCharm配置并安装TensorFlow。首先,我需要回忆相关步骤,并参考提供的引用资料来确保准确性。 首先,安装TensorFlow通常需要Python环境。用户可能已经安装了Python,但最好确认PyCharm中的解释器设置。根据引用[1]和[3],配置正确的Python解释器是关键步骤。在PyCharm中,用户需要进入设置,找到Python解释器,然后添加或选择现有的环境。如果是通过Anaconda创建的虚拟环境,可能需要指向Anaconda的envs目录下的解释器,如引用[3]所述。 接下来,安装TensorFlow包。引用[1]提到使用清华的镜像源来加速安装,命令是`pip install tensorflow -i 镜像地址`。但在PyCharm中,用户可以通过图形界面操作。引用[3]详细说明了如何在“Project Interpreter”页面搜索并安装TensorFlow,点击加号,搜索tensorflow,然后安装。如果遇到网络问题,可能需要检查镜像源是否正确,或者手动在终端输入带镜像源的命令。 安装完成后,验证是否成功。引用[2]给出了测试代码:导入tensorflow并检查设备列表。用户需要新建Python文件,运行这些代码,确认是否有GPU支持或者是否报错。 可能的常见问题包括解释器路径错误、网络问题导致安装失败,或者环境冲突。例如,如果用户之前用conda安装过其他包,可能需要确保环境一致。此外,如果安装的是GPU版本的TensorFlow,还需额外配置CUDAcuDNN,但用户的问题可能只需要基础安装。 用户可能需要优化安装速度,所以建议使用国内镜像源,如引用[1]和[3]中的清华源。同时,提醒用户注意PyCharm中解释器的选择,避免使用系统全局环境,而是用虚拟环境隔离项目。 最后,总结步骤:检查解释器配置,安装TensorFlow包,验证安装。确保每一步都有引用支持,比如引用[1]、[3]指导安装步骤,引用[2]用于测试。</think>### PyCharm 配置 TensorFlow 安装教程 #### 步骤 1:确认 Python 解释器环境 1. **打开 PyCharm**,进入项目后依次点击顶部菜单栏的 **File → Settings → Python Interpreter**。 2. 在 **Python Interpreter** 页面,检查当前使用的解释器路径。若需新建环境,点击右上角齿轮图标选择 **Add... → Existing environment**,并指向已安装的 Python 解释器(如通过 Anaconda 创建的环境,路径通常为 `Anaconda安装目录/envs/环境名称/python.exe`)[^3]。 #### 步骤 2:安装 TensorFlow 包 1. 在 **Python Interpreter** 页面,点击右下角的 **+** 号(或 **Install Package** 按钮)。 2. 在搜索框中输入 `tensorflow`,选择最新版本后点击 **Install Package**。 - **网络问题优化**:若下载缓慢,可在终端手动输入以下命令(需替换为当前解释器的 `pip` 路径): ```bash pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 例如,若解释器路径为 `D:\Anaconda\envs\tf\python.exe`,则终端应执行: ```bash D:\Anaconda\envs\tf\Scripts\pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` [^1] #### 步骤 3:验证安装 1. 在 PyCharm 中新建 Python 文件,输入以下代码: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.python.client import device_lib print(tf.__version__) # 输出 TensorFlow 版本 print(device_lib.list_local_devices()) # 检查可用设备(如 CPU/GPU) ``` 2. 运行代码,若输出 TensorFlow 版本且无报错,则安装成功[^2]。 --- #### 常见问题解决 - **安装失败**:检查网络连接或切换镜像源(如阿里云 `https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple`)。 - **环境冲突**:建议为 TensorFlow 创建独立虚拟环境(通过 Anaconda 或 PyCharm 自带的虚拟环境工具)。 - **GPU 支持**:如需 GPU 版本,需额外安装 `tensorflow-gpu`,并配置 CUDAcuDNN 驱动。 ---
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