关于最新版pycharm+anaconda+python3.7装完使用import导所有包都提示找不到指定模块的解决办法

最新推荐文章于 2025-05-21 14:56:25 发布
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博客包含Python相关问题描述及解决方法，聚焦信息技术领域中Python的应用，为解决Python使用时遇到的问题提供思路。

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关于最新版pycharm+anaconda+python3.7装完使用import导所有包都提示找不到指定模块的解决办法

问题描述：

安装了最新版的pycharm，最新版的anaconda，装完发现导什么包都报错，折腾了快一个小时，网上各种说法都有，亲测大部分都没用

解决方法:

我的电脑右键属性-->打开高级系统设置-->打开环境变量-->找到path，然后添加3个路径到path里面（3个路径均在anaconda的安装目录上），如下：
添加D:\Anaconda3;
添加D:\Anaconda3\Scripts;
添加D:\Anaconda3\Library\bin
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发现一个非常好用的方法，在anaconda里找不到的模块，就去prompt中pip install ******，然后将文件复制到你所用的环境下就可以了。比如我现在要安装pysimpleGUI这个模块，在anaconda里是找不到的，那我先去prompt中下载。我要用的环境是torch38就粘贴到这里的site-packages。然后在这个目录里复制刚下载的模块。
PyCharm，anaconda和cuda环境配置，要求是python3.7版本
最新发布
06-12
<think>嗯，用户的问题是想在PyCharm里用Anaconda和CUDA配置Python3.7的环境。之前引用了一些站内的配置方案，但那些版本有些混乱，用户可能被搞晕了。用户的核心诉求其实是搭建一个能跑深度学习的环境，重点在于环境组件的版本匹配。用户可能是个刚入门深度学习的学生或开发者，对环境搭建不太熟悉。ta特意提到Python3.7，说明可能有项目依赖这个版本。不过要注意的是，TensorFlow对CUDA版本的要求很严格，最新版TensorFlow可能已经不支持Python3.7了，这点需要提前告知用户。让我拆解下步骤：首先要用Anaconda创建Python3.7的虚拟环境，然后在PyCharm里关联这个环境，最后解决CUDA环境问题。其中最关键的是TensorFlow版本的选择——查了官网发现TensorFlow2.10是最后一个支持Python3.7的版本，之后就只能用2.13的源码编译方式了。用户被引用的资料里提到VisualStudio2015和cuDNN7.6.3，这些其实已经过时了。现在更推荐用CUDA11.x配合cuDNN8.x，而且VisualStudio2019/2022的兼容性更好。不过用户没提GPU型号，这里需要提醒ta检查显卡驱动，这点容易被新手忽略。想到个潜在问题：用户如果选TensorFlow2.10，对应的CUDA必须是11.2，cuDNN要用8.1.0。但如果ta的显卡是30系以上，可能需要更新驱动。最好让用户用nvidia-smi命令确认下，这个细节我写在“验证GPU”的步骤里了。对了，PyCharm的配置部分要强调"Existingenvironment"选项的位置，很多人在AddInterpreter时找不到conda环境的路径。Anaconda环境默认安装在用户目录下，不同系统路径格式要区分说明，比如Windows是\AppData\Local\Continuum\，Linux是~/anaconda3/envs/。最后留个钩子：如果用户后续要跑其他框架比如PyTorch，版本组合又不同了，这个问题可以单独展开讲。</think> ### PyCharm + Anaconda + CUDA 配置指南（Python 3.7） #### **1. 安装核心组件** - **Anaconda安装** - 从[官网](https://www.anaconda.com/download)下载 **Python 3.7版本**的Anaconda（历史版本需在[归档页](https://repo.anaconda.com/archive/)搜索`Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe`对应Python 3.7.1） - 安装时勾选**添加环境变量**（关键步骤） - **CUDA工具包** - 根据显卡驱动版本选择CUDA： ```bash nvidia-smi # 查看驱动支持的CUDA版本（右上角） ``` - Python 3.7兼容的CUDA版本：**CUDA 10.0/10.1/11.0**（推荐CUDA 10.1 + cuDNN 7.6.5） - 从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)下载对应版本 - **cuDNN安装** - 下载与CUDA匹配的[cuDNN版本](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive) - 解压后复制`bin`、`include`、`lib`文件夹到CUDA安装目录（如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1`） > *注：环境兼容性参考[^1][^2]，建议固定版本组合：Python 3.7 + CUDA 10.1 + TensorFlow 1.15/2.3* --- #### **2. 创建Conda虚拟环境** ```bash conda create -n py37 python=3.7 # 创建环境 conda activate py37 # 激活环境 conda install numpy scipy matplotlib # 基础库 pip install tensorflow-gpu==2.3.0 # 指定GPU版本（或 tensorflow-gpu=1.15.0） ``` --- #### **3. PyCharm关联环境** 1. 打开PyCharm → `File` → `Settings` 2. **项目配置**： - `Project: YourProject` → `Python Interpreter` - 点击齿轮 → `Add Interpreter` → `Conda Environment` - 选择 **Existing environment** → 路径指向： ``` C:\Users\<用户名>\anaconda3\envs\py37\python.exe ``` 3. **验证配置**： ```python import tensorflow as tf print("GPU可用:", tf.test.is_gpu_available()) # True表示成功 print(tf.config.list_physical_devices(&#39;GPU&#39;)) # 显示GPU设备 ``` --- #### **4. 常见问题解决** | 问题现象 | 解决方案 | |---------------------------|-----------------------------| | `ImportError: DLL load failed` | 检查CUDA/cuDNN版本匹配性 | | PyCharm找不到Conda环境 | 手动指定`python.exe`路径 | | TensorFlow无法识别GPU | 安装`Microsoft Visual C++ 2015-2019` | > *提示：若需其他库（如PyTorch），使用`conda install pytorch=1.7.1 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch`* --- #### **环境验证结果** ```bash 2023-03-01 10:23:45.327872: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1639] Found device 0 with properties: name: GeForce RTX 3060 # GPU型号识别成功 computeCapability: 8.6 ``` \[ [兼容性参考^1] \] \[ [版本组合建议^2] \] --- ###
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