PyCharm调用Anaconda在Envs中已配置的虚拟环境（调用tensorflow、keras、pytorch）

最新推荐文章于 2025-03-25 09:05:56 发布
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分类专栏： 问题与解决办法
本文详细介绍了如何在Ubuntu16上安装并配置PyCharm专业版，包括使用Anaconda创建虚拟环境、安装工具包，以及在PyCharm中调用Anaconda工作环境的步骤。

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Pycharm安装

Ubuntu 16 安装pycharm专业破解版方法

Anaconda有着良好的环境配置机制
Pycharm有着良好的工程编程界面
Anconda虚拟环境创建-激活-安装工具包

创建：利用conda create -n your_envs_name anaconda python=3.5可在Anaconda内创建一个虚拟环境配置安装软件
激活：利用source activate your_envs_name可激活你之前配置的虚拟环境
安装：利用conda install tensorflow-gpu=1.4可在当前环境下下载工具包
Pycharm调用Anaconda工作环境

Step-1：Pycharm新建工程文件Project 


Step-2：①-⑧找到/home/usename/anaconda3/envs/fcn/bin/python此处fcn为我在envs中的环境名，点击OK 


Step-3：可以查看到conda create -n fcn anaconda python=3.5中配置的环境 

Step-4：运行程序，检测是否已经成功配置解释器 


--------------------- 
转自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33039859/article/details/81365294 
 

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win10+python3.6+tensorflow-cpu+keras+Pycharm环境下的tensorflow配置方法
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在pytorch成功配置的基础上，也尝试着把tensorflow和keras安装了一下。 安装Anaconda 清华大学开源软件镜像站清华Anaconda安装包下载地址 链接进去选择自己需要的版本就可以下载了哈。这里我下的是Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe。 anaconda python 版本对应关系 通过Anaconda Prompt 打开 更新一下pip python -m pip install -U pip 配置虚拟环境 conda create --n
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在pycharm中安装opencv,tensorflow,keras 我在安装环境的时后，怎么都装不上去，搞了好久，现在来写一下心得。 一.首先安装Anaconda,python和pycharm 有很多教程，我就不在此赘述 二.首先安装opencv 1.点击左下角的Terminal 2.输入pip install opencv-python，然后按键盘上的enter(亲测有效） 3.看到successfully就说明安装好了 三.安装tensorflow和kerass 1.点左上角的File选择Set
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这个问题的解决方案是每个项目创建一个自己的虚拟环境，一个自包含的目录树，其中包含特定版本的 Python 的 Python 安装，以及一些额外的包。如果项目B需要将库升级到版本 4.0，这不会影响项目A的环境。Anaconda3文件就是base环境，其中的env文件里面的环境是自己创建的，进入环境后的所以操作都是基于这个环境的，后面的路径只是为其服务的。选择使用现有环境，可以选择base的环境，也可以选择以及创建好的环境，这个要看你的项目适合哪一个环境，注意每个环境的配置可能不一样。
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1. 打开现有项目后，进入 File > Settings > Project: [项目名] > Python Interpreter。3. 在右侧的 Python Interpreter 下，选择 New Environment。Location: 设置虚拟环境的路径（通常默认是项目目录的 .venv 文件夹）。New Environment: 如果想创建一个新的虚拟环境，选择此选项并指定路径。2. 点击右侧的齿轮图标，然后选择 Add...。输出的路径应指向虚拟环境中的 Python。
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当选择用pycharm新建虚拟环境时，location一般是到某个项目的文件夹下，base interpreter可以选择conda的python主解释器，也可以选择conda某个虚拟环境下的python解释器，也可以选择将要从python官网下载的不同大版本的解释器，也可以选择从官网下载已安装的python解释器。下图是anaconda的默认解释器及其环境，虚拟环境中的python.exe一般在anaconda3\envs\your_env_name下，官网安装的python就在对应的安装路径下。
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神经网络环境搭建
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<think>嗯，用户问的是如何搭建神经网络的开发环境，包括框架和依赖库的安装。首先，我需要回忆一下之前用户提到的引用内容。引用[1]里提到在Windows系统下使用Anaconda安装TensorFlow2、sklearn和一些科学计算包，然后用PyCharm作为IDE。引用[2]则提到了一些机器学习算法和框架，比如TensorFlow。所以用户的需求应该是搭建一个完整的神经网络开发环境，可能需要覆盖从环境配置到框架安装的步骤。 接下来，我得确定步骤的顺序。通常搭建环境的第一步是安装Python环境，而Anaconda是一个很好的选择，因为它能管理包和环境，避免版本冲突。用户可能已经知道Anaconda，但需要指导如何正确安装和使用。然后，创建虚拟环境是必要的，这样可以隔离不同项目的依赖。 接下来是安装框架和依赖库。TensorFlow和PyTorch是两个主流框架，用户可能需要两者都安装，或者选择其中一个。根据引用[1]，用户提到了TensorFlow2，所以应该重点介绍TensorFlow的安装，但可能也需要提到PyTorch作为备选。另外，sklearn、numpy、pandas、matplotlib这些科学计算和数据处理库也是必须的，还有像Keras这样的高级API。 然后，IDE的选择，PyCharm确实很流行，但用户可能也想知道其他选项，比如Jupyter Notebook，适合交互式开发。不过根据引用[1]，用户可能更倾向于PyCharm，所以需要详细说明如何配置PyCharm使用创建好的conda环境。 最后，验证安装是否成功，这部分需要简单明了的测试代码，确保每个库都能正确导入。可能还需要提醒用户注意CUDA和cuDNN的版本兼容性，如果他们使用NVIDIA显卡进行加速的话，但用户的问题可能暂时不需要深入到这里，除非他们需要GPU支持。 用户可能的问题会是关于环境配置的常见错误，比如conda命令找不到，或者安装过程中出现的依赖冲突。这时候需要建议他们检查环境是否激活，或者尝试更新conda。另外，如何选择框架的问题，可能需要解释TensorFlow和PyTorch的不同应用场景。 现在，我需要确保步骤清晰，没有遗漏。比如，创建虚拟环境时，指定Python版本是3.8还是3.9，这可能会影响框架的兼容性。TensorFlow2通常支持较新的Python版本，但最好推荐一个稳定的版本，比如3.8。另外，安装命令是否正确，比如使用conda安装TensorFlow时是否需要指定频道，或者直接使用pip安装更合适，因为有些包在conda中可能更新不及时。 还有，用户可能会在安装过程中遇到网络问题，尤其是从官方源下载较慢，可能需要更换镜像源，比如清华源或者阿里源，这时候可以建议他们配置conda或pip的国内镜像，加快下载速度。 最后，生成的相关问题需要覆盖用户可能的后续疑问，比如如何选择框架，环境冲突怎么办，GPU加速配置，以及推荐的教程资源。这些问题能够帮助用户进一步解决实际搭建中遇到的问题，或者深化他们的理解。</think>### 分步搭建神经网络开发环境指南 #### 1. 安装Python环境（推荐Anaconda） - **作用**：集成Python解释器、包管理器和常用科学计算库 - **步骤**： 1. 下载[Anaconda](https://www.anaconda.com/products/distribution)（选择Python 3.8+版本） 2. 安装时勾选"Add to PATH"选项 3. 验证安装： ```bash conda --version python --version ``` #### 2. 创建虚拟环境（隔离项目依赖） ```bash conda create -n nn_env python=3.8 # 创建名为nn_env的环境 conda activate nn_env # 激活环境 ``` #### 3. 安装核心框架与依赖库 | 库名称 | 安装命令 | 作用 | |--------------|---------------------------------|--------------------------| | TensorFlow2 | `pip install tensorflow` | 主流深度学习框架[^1] | | PyTorch | `conda install pytorch torchvision -c pytorch` | 动态图深度学习框架 | | Keras | `pip install keras` | 高级神经网络API | | sklearn | `pip install scikit-learn` | 机器学习工具库[^1] | | numpy | `pip install numpy` | 科学计算基础库 | | pandas | `pip install pandas` | 数据处理与分析库 | | matplotlib | `pip install matplotlib` | 数据可视化库 | | Jupyter | `pip install jupyter` | 交互式编程环境 | #### 4. 配置开发工具（PyCharm） 1. 下载安装[PyCharm Community版](https://www.jetbrains.com/pycharm/) 2. 新建项目时选择`Existing interpreter` 3. 定位到Anaconda安装路径下的虚拟环境解释器： ```text C:\Users\<用户名>\anaconda3\envs\nn_env\python.exe ``` #### 5. 验证安装（测试代码） ```python import tensorflow as tf print("TensorFlow版本:", tf.__version__) print("GPU可用:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) import torch print("\nPyTorch版本:", torch.__version__) print("CUDA可用:", torch.cuda.is_available()) ``` #### 常见问题解决方案 1. **CUDA相关错误**：确保NVIDIA驱动与框架版本匹配 2. **依赖冲突**：使用`pip freeze > requirements.txt`管理依赖 3. **环境切换失败**：执行`conda init`初始化shell
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