windows环境下anaconda+tensorflow+pycharm安装和配置过程

wuling129

已于 2023-07-09 17:38:42 修改

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分类专栏：图像处理+python+深度学习文章标签：深度学习

于 2020-08-20 15:00:54 首次发布

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参考博文：

1、windows环境下tensorflow安装过程详解 windows环境下tensorflow安装过程详解_failed to install tensorflow_小白的进阶的博客-优快云博客

2、清华镜像网站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/

3、Tensorflow在win10下的安装（CPU版本）https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/9949899.html

4、Anaconda详细安装及使用教程Anaconda详细安装及使用教程（带图文）_代码帮的博客-优快云博客

5、PyCharm2019 安装和配置 PyCharm2019 安装和配置_坐在忘川看月亮的博客-优快云博客

6、Anaconda、TensorFlow安装和Pycharm配置详细教程，亲测有效！参考这个配置

7、pycharm常用设置

一、anaconda安装(需要安装电脑能上网)

下载地址： 清华大学开源软件镜像站

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

我安装的是 Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe

默认一路 NEXT即可，直到最后安装完毕。

1.1Anaconda安装成功与否测试

（1）进入Windows系统的cmd界面：然后输入：conda --version检查anaconda的版本
在这里插入图片描述
（2）检查目前安装了哪些环境变量：conda info --envs，如下所示即为成功

1.2 错误：conda不是内部或者外部命令

在环境变量后面加：(具体步骤，我的电脑-系统属性-高级系统设置-高级-环境变量-系统变量-找到Path，在里面加入：

1.3 安装python

（1）需要安装一个Python解译器，可以使用conda search --full -name python（Anaconda如果比较新的版本，可以使用conda search --full --name python）检查支持的Python版本。我安装的就是比较新的版本，所以使用的是conda search --full --name python检查Python版本
在这里插入图片描述
（2）安装Python解译器：conda create --name tensorflow python=3.6，我安装的是3.6版本，你可以根据自己需要安装自己的需要选择版本。（为了不出错，建议你也安装3.6版本）

1.4、检查TensorFlow环境添加成功与否

（1）激活tensflow的环境：activate tensorflow
在这里插入图片描述
（2）检测tensflow的环境添加到了Anaconda里面：conda info --envs

（3）退出tensorflow的环境：deactivate tensorflow（不过这里不需要退出哈，因为我们要进行TensorFlow安装）

二、TensorFlow安装

前提： 在激活TensorFlow情况下（即前边有tensorflow字样），如果没有激活，需使用：activate tensorflow进行激活
（1）使用如下命令进行安装TensorFlow：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow，等待安装就可以了。
提示： 如果提示需要你升级你的pip的版本，那么你就根据上面的提示进行命令安装就可以了。我这里就遇到了，所以我升级了版本：python -m pip install --upgrade pip。
在这里插入图片描述
（2）安装TensorFlow：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

2.1 测试TensorFlow安装是否成功

（1）打开之前安装的Anaconda，选择prompt

（2）使用activate tensorflow切换到tensorflow环境
在这里插入图片描述
（3）输入python进入Python编译环境

（4）依次输入如下命令：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello,tf')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

在这里插入图片描述
（5）显示如下结果表示测试成功：

2.2 错误处理

安装 tensorflow 版本为 2.3.0

2.2.1 在安装tensorflow完成后，import tensorflow as tf出现问题，问题如下：

>>> import tensorflow as tf

Traceback (most recent call last):

File "I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>

from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *

File "I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>

_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()

File "I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper

_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)

File "I:\Anaconda3\lib\imp.py", line 242, in load_module

return load_dynamic(name, filename, file)

File "I:\Anaconda3\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic

return _load(spec)

ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

File "I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import

File "I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow

File "I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>

raise ImportError(msg)

ImportError: Traceback (most recent call last):

File "I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>

from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *

File "I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>

_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()

File "I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper

_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)

File "I:\Anaconda3\lib\imp.py", line 242, in load_module

return load_dynamic(name, filename, file)

File "I:\Anaconda3\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic

return _load(spec)

ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。

Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/errors

for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace

above this error message when asking for help.

问题原因：

tensorflow的新版本不支持比较老的cpu

解决办法：

卸载现有的tensorflow，安装tensorflow1.5版本

依次执行：

pip uninstall tensorflow

pip install tensorflow==1.5 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com

2.2.2 又报错 5555：

>>> import tensorflow as tf
D:\deeplearnlingsoft\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:493: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
D:\deeplearnlingsoft\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:494: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
D:\deeplearnlingsoft\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:495: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
D:\deeplearnlingsoft\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:496: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
D:\deeplearnlingsoft\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:497: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.

查阅后是因为numpy版本不符

通过以下代码将版本进行安装（安装过程conda会自动卸载之前不符合的版本）：

pip install numpy==1.16.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.2.3 执行测试代码出现问题：

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('hello,tf')
>>> sess = tf.Session()
2020-08-20 13:55:57.006877: I C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX
>>> print(sess.run(hello))
b'hello,tf'

解决方法：
原因是下载TensorFlow的版本不支持cpu的AVX2编译。

可能是因为安装时使用的pip install tensorflow ，这样默认会下载X86_64的SIMD版本。

有两种解决办法：

1.忽略这个警告，不看它！

import os

os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 这是默认的显示等级，显示所有信息

os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示 warning 和 Error

os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' # 只显示 Error

我们用第二个就可以了。

2.彻底解决，换成支持cpu用AVX2编译的TensorFlow版本。

首先，卸载原来版本的TensorFlow

1	`pip uninstall tensorflow`

完成后可以用pip list查看一下所有库，检查是否成功卸载。

然后去github下载正确的tf版本，Windows点这里下载。其他操作系统可以点这里找到对应的版本。

博主用的win10，python3.6，所以选择如下图：

对应的path在上边的找到对应的.whl下载即可。

然后安装：

1	`pip install tensorflow-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl`

pip install tensorflow-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

成功安装后，再次运行TensorFlow就不会报错啦

2.2.3 What does version name ‘cp27’ or ‘cp35’ mean in Python?

如对于 gensim-0.12.4-cp27-none-win_amd64.whl文件名而言，将其文件名拆分的话，含义分别是：

0.12.4 - package version, they may be using semantic versioning
cp27 - this package is for CPython. IronPython, Jython, or PyPy will probably be unhappy.
- CPython version 2.7.
none - no feature of this package depends on the python Application Binary Interface, or ABI
win_amd64 - this has been compiled for 64-bit Windows. That means that it probably has some code written in C/C++
.whl - that means this is a wheel distribution. Which is handy, because it means if you’re running CPython 2.7 64-bit on Windows, and assuming you have pip installed, all you have to do to get this package is run: py -2.7 -m pip install –use-wheel gensim (assuming that it’s available on pypi, of course). You may need to py -2.7 -m pip install wheel first. But other than that, that should be all it takes.

版本不对下载正确版本即可

三、配置TensorFlow至Pycharm

pycharm安装参考 https://blog.youkuaiyun.com/wuling129/article/details/107108512

只需将当前的Python编译环境配置为TensFlow安装路径中的Pyhton环境，具体操作如下：

1）打开Pycharm，点击“file”菜单下的settings
在这里插入图片描述
（2）点击“Project：Pycharm”中的“Project Interpreter”，点击右侧的小三角下的“Add”按钮，添加安装TensorFlow下的Python

（3）. 选择Existing Environment，找到TensorFlow安装路径下 bin包里的python文件

技术分享图片

4. 添加完毕后，点击ok即可，之后就可以正常 import tensorflow

四、pycharm常用设置与配置管理

4.1pycharm常用设置

lz提示一下，pycharm中的设置是可以导入和导出的，file>export settings可以保存当前pycharm中的设置为jar文件，重装时可以直接import settings>jar文件，就不用重复配置了。

4.1.1 file -> Setting ->Editor

1. 设置Python自动引入包，要先在 >general > autoimport -> python :show popup

快捷键：Alt + Enter: 自动添加包

2. “代码自动完成”时间延时设置

> Code Completion -> Auto code completion in (ms):0 -> Autopopup in (ms):500

3. Pycharm中默认是不能用Ctrl+滚轮改变字体大小的，可以在〉Mouse中设置

4. 显示“行号”与“空白字符”

> Appearance -> 勾选“Show line numbers”、“Show whitespaces”、“Show method separators”

小编是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编，并在后台私信小编：“01”即可领取

5. 设置编辑器“颜色与字体”主题

> Colors & Fonts -> Scheme name -> 选择"monokai"“Darcula”

说明：先选择“monokai”，再“Save As”为"monokai-pipi"，因为默认的主题是“只读的”，一些字体大小颜色什么的都不能修改，拷贝一份后方可修改！

修改字体大小

> Colors & Fonts -> Font -> Size -> 设置为“14”

6. 设置缩进符为制表符“Tab”

File -> Default Settings -> Code Style

-> General -> 勾选“Use tab character”

-> Python -> 勾选“Use tab character”

-> 其他的语言代码同理设置

7. 去掉默认折叠

> Code Folding -> Collapse by default -> 全部去掉勾选

8. pycharm默认是自动保存的，习惯自己按ctrl + s 的可以进行如下设置：
> General -> Synchronization -> Save files on frame deactivation 和 Save files automatically if application is idle for .. sec 的勾去掉

> Editor Tabs -> Mark modified tabs with asterisk 打上勾

9.>file and code template>python scripts

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
__title__ = '$Package_name'
__author__ = '$USER'
__mtime__ = '$DATE'
# code is far away from bugs with the god animal protecting
I love animals. They taste delicious.
┏┓ ┏┓
┏┛┻━━━┛┻┓
┃ ☃ ┃
┃ ┳┛ ┗┳ ┃
┃ ┻ ┃
┗━┓ ┏━┛
┃ ┗━━━┓
┃ 神兽保佑 ┣┓
┃　永无BUG！ ┏┛
┗┓┓┏━┳┓┏┛
┃┫┫ ┃┫┫
┗┻┛ ┗┻┛
"""

10 python文件默认编码

File Encodings> IDE Encoding: UTF-8;Project Encoding: UTF-8;

11. 代码自动整理设置

这里line breaks去掉√，否则bar, 和baz会分开在不同行，不好看。

4.1.2 File -> Settings -> appearance

1. 修改IDE快捷键方案

> Keymap

1) execute selection in console : add keymap > ctrl + enter

系统自带了好几种快捷键方案，下拉框中有如“defaul”,“Visual Studio”,在查找Bug时非常有用,“NetBeans 6.5”,“Default for GNOME”等等可选项，

因为“Eclipse”方案比较大众，个人用的也比较多，最终选择了“Eclipse”。

还是有几个常用的快捷键跟Eclipse不一样，为了能修改，还得先对Eclipse方案拷贝一份：

(1).代码提示功能，默认是【Ctrl+空格】，现改为跟Eclipse一样，即【Alt+/】

Main menu -> code -> Completion -> Basic -> 设置为“Alt+/”

Main menu -> code -> Completion -> SmartType -> 设置为“Alt+Shift+/”

不过“Alt+/”默认又被

Main menu -> code -> Completion -> Basic -> Cyclic Expand Word 占用，先把它删除再说吧（单击右键删除）！

(2).关闭当前文档，默认是【Ctrl+F4】，现改为跟Eclipse一样，即【Ctrl+W】

Main menu -> Window -> Active Tool Window -> Close Active Tab -> 设置为 “Ctrl+F4”;

Main menu -> Window -> Editor -> Close -> 设置为 “Ctrl+W”;

2.设置IDE皮肤主题

> Theme -> 选择“Alloy.IDEA Theme”

或者在setting中搜索theme可以改变主题，所有配色统一改变

4.1.3 File > settings > build.excution

每次打开python控制台时自动执行代码

> console > pyconsole

import sys # print('Python %s on %s' % (sys.version, sys.platform)) sys.path.extend([WORKING_DIR_AND_PYTHON_PATHS]) import os print('current workdirectory : ', os.getcwd() ) import numpy as np import scipy as sp import matplotlib as mpl

如果安装了ipython，则在pyconsole中使用更强大的ipython

> console

选中use ipython if available

这样每次打开pyconsole就会打开ipython

Note: 在virtualenv中安装ipython: (ubuntu_env) pika:/media/pika/files/mine/python_workspace/ubuntu_env$pip install ipython

4.1.4 File > settings > Languages & Frameworks

如果在项目设置中开启了django支持，打开python console时会自动变成打开django console，当然如果不想这样就关闭项目对django的支持：

如果打开支持就会在 settings > build.excution > console下多显示一个django console:

Django console设置如下

import sys
print('Python %s on %s' % (sys.version, sys.platform))
import django
print('Django %s' % django.get_version())
sys.path.extend([WORKING_DIR_AND_PYTHON_PATHS])
if 'setup' in dir(django): django.setup()
import django_manage_shell; django_manage_shell.run(PROJECT_ROOT)

4.1.5 File > settings > Project : initial project

project dependencies > LDA > project depends on these projects > 选择sim_cluster就可以在LDA中调用sim_cluster中的包

[Configure PyCharm]

registry禁用命令

来回快速切换中英文输入法（相当于双击shift）的时候，idea会弹出来一个搜索框，很不方便，现在要把那个弹出框禁用掉.

按ctrl+shift+a弹出搜索框输入registry，或者菜单栏>help>registry。找到“ide.suppress.double.click.handler”，将后面的复选框勾上。勾选上复选框后直接点击close，然后双击shift的时候就不会再出现全局搜索框了。

4.2 pycharm提示python版本不支持

Python version 3.5 does not support variable annotations或者python version 2.7 doesn't have module pathlib

但是设置的都是3.6版本。

pycharm有设置系统所有版本的兼容性检查

修复：

editor>inspections>python>code compatibility inspection>选择现在的版本就好。

或者
File --> "Invalidate Caches/Restart".

五、pycharm环境和路径配置

5.1 python解释器路径

用于配置python项目执行的python路径

比如，有的项目是运行的是系统python2.7下的环境；有的是3.4；有的项目使用的是virtualenv的python环境[python虚拟环境配置 - pycharm中的项目配置]

在pycharm > file > settings > project:pythonworkspace > project interpreter > 选择对应项目 > project interpreter中指定python解释器

pycharm中运行configuration有一个选项add content roots to pythonpath

选中后sys.path中会多一整个项目project的路径/media/pika/files/mine/python_workspace，里面的目录就被当成包使用，这样就可以通过from SocialNetworks.SocialNetworks引入不是python包的目录中的文件了。

不过最好使用sys.path.append(os.path.join(os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0],"../.."))来添加，这样在pycharm外也可以运行不出错。

[python模块导入及属性：import ]

cannot find declaration to go to||CTRL+也不起作用

同目录下，当多个文件之间有相互依赖的关系的时候，import无法识别自己写的模块，PyCharm中提示No Module；pycharm import不能转到。

如from models.base_model import BaseModel

解决步骤：

(1). 打开File--> Setting—> 打开 Console下的Python Console，把选项（Add source roots to PYTHONPAT）点击勾选上

(2). 右键点击自己的工作空间文件夹（对应就是models的上级目录，假设是src），找到Mark Directory as 选择Source Root！

[PyCharm中import时无法识别自己写的模块]

pycharm中进行python包管理

pycharm中的项目中可以包含package、目录（目录名可以有空格）、等等

目录的某个包中的某个py文件要调用另一个py文件中的函数，首先要将目录设置为source root，这样才能从包中至上至上正确引入函数，否则怎么引入都出错：

SystemError: Parent module '' not loaded, cannot perform relative import

Note:目录 > 右键 > make directory as > source root

python脚本解释路径

ctrl + shift + f10 / f10 执行python脚本时

当前工作目录cwd为run/debug configurations 中的working directory

可在edit configurations > project or defaults中配置

console执行路径和当前工作目录

python console中执行时

cwd为File > settings > build.excution > console > pyconsole中的working directory

并可在其中配置

5.2 pycharm配置os.environ环境

pycharm中os.environ不能读取到terminal中的系统环境变量

pycharm中os.environ不能读取.bashrc参数

使用pycharm，无论在python console还是在module中使用os.environ返回的dict中都没有~/.bashrc中的设置的变量，但是有/etc/profile中的变量配置。然而在terminal中使用python，os.environ却可以获取~/.bashrc的内容。

解决方法1：

在~/.bashrc中设置的系统环境只能在terminal shell下运行spark程序才有效，因为.bashrc is only read for interactive shells.

如果要在当前用户整个系统中都有效（包括pycharm等等IDE），就应该将系统环境变量设置在~/.profile文件中。如果是设置所有用户整个系统，修改/etc/profile或者/etc/environment吧。

如SPARK_HOME的设置[Spark：相关错误总结 ]

解决方法2：在代码中设置，这样不管环境有没有问题了

# spark environment settings
import sys, os
os.environ['SPARK_HOME'] = conf.get(SECTION, 'SPARK_HOME')
sys.path.append(os.path.join(conf.get(SECTION, 'SPARK_HOME'), 'python'))
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = conf.get(SECTION, 'PYSPARK_PYTHON')
os.environ['SPARK_LOCAL_IP'] = conf.get(SECTION, 'SPARK_LOCAL_IP')
os.environ['JAVA_HOME'] = conf.get(SECTION, 'JAVA_HOME')
os.environ['PYTHONPATH'] = '$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.3-src.zip:$PYTHONPATH'