pycharm怎么配置tensorflow环境_ensp详细安装步骤

pycharm怎么配置tensorflow环境_ensp详细安装步骤Tensorflow详细安装步骤及PyCharm配置Tensorflow是谷歌开源的深度学习框架,分为两个版本,GPU和CPU,主要的区别在于计算速度,GPU版本要比CPU计算速度更快,适用于处理大量复杂的数据,但需要计算机配置独立NVIDIA显卡。CPU版本没有显卡要求,安装更简单,合适新手小白和学生党,下面介绍CPU版本Tensorflow的详细安装步骤系统环境:Windows10第一步:安装Anaconda两种方式:直接在Anaconda官方网站下载,但速度很慢;建议第二种,选择镜像网站下载,

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Tensorflow详细安装步骤及PyCharm配置

Tensorflow是谷歌开源的深度学习框架,分为两个版本,GPU和CPU,主要的区别在于计算速度,GPU版本要比CPU计算速度更快,适用于处理大量复杂的数据,但需要计算机配置独立NVIDIA显卡。CPU版本没有显卡要求,安装更简单,合适新手小白和学生党,下面介绍CPU版本Tensorflow的详细安装步骤
系统环境:Windows10

第一步:安装Anaconda

两种方式:直接在Anaconda官方网站下载,但速度很慢;建议第二种,选择镜像网站下载,速度快,这里给出清华大学开源软件镜像网站下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
1. **全新的界面设计** ,将会带来全新的写作体验;2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown **将代码片显示选择的高亮样式** 进行展示;3. 增加了 **图片拖拽** 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;4. 全新的 **KaTeX数学公式** 语法;5. 增加了支持**甘特图的mermaid语法[^1]** 功能;6. 增加了 **多屏幕编辑** Markdown文章功能;7. 增加了 **焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置** 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;8. 增加了 **检查列表** 功能。

目前tensorflow支持的是python3.5和3.6,建议安装历史版本的Anaconda,如果安装python3.7版本的也没关系,在配置tensorflow环境时也可将python3.7降为3.5。
安装成功后,打开控制台(cmd),通过python –version查看内置版本
在这里插入图片描述
在安装目录下输入conda info –envs,可以看到当前存在的环境
在这里插入图片描述
如果只有一个base环境也没关系,创建一个tensorflow环境并安装python3.5版本,命令为conda create –name tensorflow python=3.5。
在这里插入图片描述

打开anaconda后可以看到这两个环境。

第二步:安装tensorflow包

在控制台激活tensorflow环境:activate tensorflow
在这里插入图片描述
在该环境下查看自己安装的python版本,这里是python3.5
在这里插入图片描述

如果没有或者是其他版本的python,先按照上面的方法安装或降级命令为:conda install Python=3.5
然后就可以安装了。
注意:一定要在tensorflow的环境下安装
输入命令:pip install tensorflow ,默认安装最新版本的tensorflow
此时可能会超时,造成安装失败,可以选择以下镜像路径安装:
清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学:http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学:http://pypi.sdutlinux.org/
豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/

输入命令:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow
一般很快就会装好,如果网速不行可以多试几次。
等待安装成功后,输入命令:conda list ,查看该环境下是否有tensorflow,有则表示安装成功。
在这里插入图片描述

其次,可以打开anaconda查看
在这里插入图片描述
如果在installed目录下没有tensorflow包,切换到Not installed,选中tensorflow即可。
在这里插入图片描述

第三步 测试

注意:必须在tensorflow的环境下输入下面的测试代码,因为anaconda还有一个base环境,如果直接测试会报错:No module name ‘tensorflow’
在这里插入图片描述

import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘hello,tensorflow’)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
在这里插入图片描述
测试成功!

如果在ipython和Spyder里测试,同样先在tensorflow环境中加入ipython和Spyder,否则会报错。
在这里插入图片描述

第四步 配置Pycharm

如果不打算使用pycharm作为python的运行环境,则不需要进行这一步。
在官网安装好pycharm后,打开新建一个项目
在这里插入图片描述

建好后选择File—Setting—Project Interpreter,查看是否配置正确,且有tensorflow
在这里插入图片描述
如果空白,则点击右侧添加正确的interpreter
在这里插入图片描述
如果没有tensorflow,点击包旁边的加号,搜索tensorflow安装
在这里插入图片描述
这里已经有了,所以显示蓝色。
此时,可能会出现tensorflow一直装不上的情况,解决方法如下:
在这里插入图片描述
在添加interpreter时选择第二个选项,并配置正确的路径,返回就可以看到已经装好的tensorflow。
配置好后新建一个.py文件,输入测试代码,运行成功。
在这里插入图片描述

可能出现的问题:

  1. SEE警告
    在这里插入图片描述
    每次在运行tensorflow程序时会出现类似的SEE警告,这是因为tensorflow没有以源码的形式安装,如果不想每次都出现这个警告,处理方法:
    在代码中加入下面两句
    import os
    os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’(忽略警告)

    在这里插入图片描述

如果想彻底没有这个警告,需要去官网下载源代码重新安装。

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