anaconda+pycharm安装以及tensorflow安装

anaconda+pycharm安装以及tensorflow安装 小白放心食用

1. 前言

最近跟着导师最项目,开始接触到机器学习的软件,本人在此之前学习过python、人工智能导论和机器学习,对这方面了解一些皮毛。

然而,万事开头难,安装这些软件就折磨了我好几天,特别是安装tensorflow则一直报错,虚拟环境创建了接近九次才运行成功。在此过程中也是翻遍了优快云和各大网站,参考了很多大佬的方法,感谢大佬的分享。在此,我也把我的安装方法和踩过的坑和大家分享。

2. 安装anaconda

https://www.anaconda.com/

打开网站,下载相应系统的anaconda,按照指引,一直next,安装到自己想要的位置,完成!
anaconda

3. 安装pycharm

https://www.jetbrains.com/pycharm/

打开网站,下载相应系统的pycharm,可以下载社区版本,免费使用。按照指引,一直next,安装到自己想要的位置,完成!
在这里插入图片描述

4. 安装tensorflow

4.1 打开anaconda prompt

安装完anaconda后会出现这四个图标,点开第三个anaconda prompt
在这里插入图片描述

4.2 创建名为tensorflow的虚拟环境,并在此虚拟环境中安装python解释器(在此我选择3.7版本)

在这里插入图片描述
首先配置清华的镜像源,让下载速度加快

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config 
### 如何在Anaconda环境中使用PythonPyCharm编辑器搭建TensorFlow和Keras深度学习平台 #### 创建Anaconda环境 为了确保不同项目的依赖项不会相互冲突,建议为每个项目创建独立的Conda环境。可以按照如下命令来创建一个新的环境: ```bash conda create --name dl_env python=3.7 ``` 激活新创建的环境以便后续操作: ```bash conda activate dl_env ``` #### 安装必要的库 一旦环境被激活,在该环境下安装所需的机器学习框架和其他辅助工具。 对于TensorFlow而言,可以通过pip或者conda来进行安装。考虑到兼容性和速度优化,推荐采用官方渠道进行安装: ```bash pip install tensorflow ``` 同样地,对于Keras来说,通常不需要单独安装它作为顶层API的一部分已经被包含于TensorFlow之中;但如果确实需要特定版本,则可以直接通过pip安装指定版本号: ```bash pip install keras==2.x.x # 替换"x"为目标版本号 ``` #### PyCharm配置 完成上述步骤之后,打开PyCharm并进入`文件 -> 设置 (Settings)`菜单下的`项目(Project):<your_project_name>`部分找到`Python解释器(Python Interpreter)`选项卡。点击右侧齿轮图标选择`Add...`, 接着挑选`Existing environment` 并浏览至之前创建好的Conda环境路径下对应的Python.exe位置即可[^4]。 此时应该能看到所选中的解释器已经包含了先前安装过的包列表。如果有任何缺失或额外需求也可以在此界面内直接管理这些第三方模块。 #### Jupyter Notebook集成(可选) 如果希望利用Jupyter Notebook开展交互式的编程体验,可以在同一环境中继续执行以下命令以获取支持: ```bash conda install jupyter notebook ipykernel python -m ipykernel install --name=dl_env --display-name "Python (dl_env)" ``` 这一步骤会使得新建Kernel能够识别到当前工作区内的全部资源,并允许用户随时切换不同的计算引擎实例。
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