pycharm 启动导入 tensorflow 失败问题

本文解决了一个关于在PyCharm环境中无法正确导入TensorFlow的问题,具体表现为缺失libcublas.so.9.0共享对象文件。通过调整启动方式确保了.bashrc配置文件被加载,最终解决了该问题。

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遇到一个奇怪的问题:
环境:
Ubuntu 16.04
tensorflow 1.9.0
tensorflow安装无误,并可以在命令行启动,但是在Pycharm中报错:

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared objectfile: No such file

在pycharm中尝试运行:

import os
os.system("echo $PATH")
print(os.environ["PATH"])

发现路径缺少 /usr/local/cuda-9.0

在命令行中运行 echo $PATH 则有 /usr/local/cuda-9.0

原因:
由于我启动pycharm是从桌面图标启动,而不是命令行启动,所以造成环境不同(或者可能是在启动pycharm之前没有启动命令行,导致.bashrc没有启动)
所以从命令行重启则成功运行

### PyCharm IDE 使用指南 #### 安装与配置 PyCharm 可以通过多种方式安装,其中一种简单的方法是直接下载并安装软件[^3]。对于那些希望获得更灵活更新选项的开发者来说,JetBrains 提供了一个名为 Toolbox App 的应用程序来管理和自动更新多个 JetBrains 工具。 #### 功能概览 作为专为 Python 开发设计的强大集成开发环境 (IDE),PyCharm 集成了一系列有助于提升工作效率的功能,括但不限于项目管理、代码智能提示、内置调试器以及单元测试框架的支持等特性[^2]。 #### 插件扩展能力 为了进一步增强其功能性和适应不同用户的特定需求,PyCharm 支持丰富的第三方插件生态系统。这些插件可以用来添加新的语言支持、改进界面外观或是引入其他实用工具和服务接口。 #### 外部库管理 当涉及到依赖项管理时,除了可以在命令行中利用 `pip` 来手动安装所需的 Python 库之外,在 PyCharm 中也能够方便快捷地完成这项工作——只需几下点击即可实现目标库的一键式安装操作[^4]。 ```bash # 如果选择使用命令行安装Python,则可执行如下指令: pip install numpy pandas tensorflow ``` #### 调试技巧 内置强大的调试器允许设置断点、单步执行语句、查看变量状态等功能,这对于排查程序中的错误非常有帮助。此外,还可以结合图形化用户界面对复杂的数据结构进行直观展示。 #### 版本控制系统集成 Git 和 SVN 这样的分布式版本控制系统可以直接在 PyCharm 内被调用,从而简化了源码变更跟踪流程,并促进了团队协作过程中的沟通交流。 ### 常见问题解决方案 - **启动速度慢** 若遇到此情况,建议检查是否有不必要的插件加载;调整内存分配参数;关闭不需要的服务进程。 - **无法识别已安装模块** 尝试刷新本地仓库索引或重新导入虚拟环境中存在的所有列表;确认解释器路径配置无误。 - **同步远程服务器失败** 查看网络连接状况;验证 SSH 密钥认证机制是否正常运作;确保权限设置适当。
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