最近在学习tensorflow的神经网络的开发框架,为了方便管理不同的开发环境,我在windows下选择使用Anaconda
使用Anaconda管理各种包的版本非常方便,使得tensorflow开发环境的安装也十分轻松。
对于习惯使用pycharm的我来说,需要配置一下,来使用Anaconda的环境

在我之前创建的环境中,已经安装了各类的包,使用的python3的版本

在pycharm的设置中 去更换为Anaconda的路径


这样一来,pycharm就使用anaconda 的配置环境了
本文介绍如何在PyCharm中配置Anaconda环境,以便于管理TensorFlow等Python包的版本。通过更改PyCharm设置中的解释器路径到Anaconda,可以轻松地在项目中利用已安装的包。
最近在学习tensorflow的神经网络的开发框架,为了方便管理不同的开发环境,我在windows下选择使用Anaconda
使用Anaconda管理各种包的版本非常方便,使得tensorflow开发环境的安装也十分轻松。
对于习惯使用pycharm的我来说,需要配置一下,来使用Anaconda的环境

在我之前创建的环境中,已经安装了各类的包,使用的python3的版本

在pycharm的设置中 去更换为Anaconda的路径


这样一来,pycharm就使用anaconda 的配置环境了
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