[TensorFlow 学习笔记-02]配置PyCharm IDE环境「建议收藏」

[TensorFlow 学习笔记-02]配置PyCharm IDE环境「建议收藏」工欲善其事必先利其器,IDE我选择的是PyCharm。[本地环境]操作系统:Windows7bit[PyCharm下载地址]下载地址:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows选择版本:Community,具体如下图所示:**[安装PyCharm]**采用默认安装方式,安装成功后,首次出现如下界面,Cr

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工欲善其事必先利其器,IDE我选择的是PyCharm。
Ubuntu 14.04下Pycharm安装:http://blog.csdn.net/caicaiatnbu/article/details/74123828
[本地环境]
操作系统:Windows 7 bit

[PyCharm下载地址]
下载地址: http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 选择版本:Community,具体如下图所示:
这里写图片描述

[安装PyCharm]

采用默认安装方式,安装成功后,首次出现如下界面,Create New Project
这里写图片描述

选择创建项目的目录(Location),并对Python解释器(Interpreter)进行修改,
之前博文中我们成功安装了TensorFlow1.0版本.所用到的Python解释器和下图显示所用的python解释器不一致。如果不进行修改,报错import tensorflow as tf。选择下图红色方框的设置 按钮进行修改。
这里写图片描述

选择Add Local 添加新的Python解释器
这里写图片描述

所要添加的Python解释器的位置,具体操作如下图:
这里写图片描述

添加成功后如下图,此时我们就可以创建Project了。
这里写图片描述

检查配置是否成功,写一个TensorFlow版本的hello word小程序。
代码如下:

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('hello, TensorFlow!')

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(hello)
    print(result)

如果可以成功运行(如下图所示),那么PyCharm环境就配置好了,就可以开始愉快的学习TensorFlow了:
这里写图片描述

[PyCharm添加行号]

选择File 目录下的 Settings
这里写图片描述

具体操作如下图红色方框所示:
这里写图片描述

[PyCharm修改代码字体大小]

添加行号 一样,还是在File 目录下的 Settings

具体操作如下图红色方框所示:
这里写图片描述

[已安装PyCharm但import tensorflow as tf报错]

报错原因:所用的python解释器(Interpreter)有误,需修改为tensorflow所在的Python解释器。

选择File 目录下的 Settings
这里写图片描述

找到Project Interpreter ,我们看到下图当前的Python解释器所在目录是C:\Anaconda3\python.exe, 选择图右上方的红色方框中的设置按钮进行修改。
这里写图片描述

选择Python解释器如下图所示:
这里写图片描述

点击OK,重新运行,BUG解除。
这里写图片描述

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