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,

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

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。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/174782.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

  • 在中国程序员工作是青春饭吗_码农为什么是青春饭

    在中国程序员工作是青春饭吗_码农为什么是青春饭是?

    2022年10月11日
  • TCP/ip详解_TCP/IP详解

    TCP/ip详解_TCP/IP详解  TCP/IP详解学习笔记(1)-基本概念 为什么会有TCP/IP协议在世界上各地,各种各样的电脑运行着各自不同的操作系统为大家服务,这些电脑在表达同一种信息的时候所使用的方法是千差万别。就好像圣经中上帝打乱了各地人的口音,让他们无法合作一样。计算机使用者意识到,计算机只是单兵作战并不会发挥太大的作用。只有把它们联合起来,电脑才会发挥出它最大的潜力。…

    2022年10月29日
  • mysql命令备份

    mysql命令备份mysql命令备份

  • java—包装类

    java—包装类

  • vue报错cannot read property_vue3 ref 数组

    vue报错cannot read property_vue3 ref 数组当函数执行到this.agents.splice()时,我设置了断点。发现传参index是0,但是页面上的列表项对应的第一行数据没有被删除,WTF!!!这是什么鬼!然后我打开VueDevtools,然后刷新了一下,发现那个数组的第一项还是存在的removeOneAgentByIndex:function(index){this.agents.splice(index,1)…

  • python期货程序化开发_使用文华财经进行期货程序化真的很low,自己编程才是正途…「建议收藏」

    python期货程序化开发_使用文华财经进行期货程序化真的很low,自己编程才是正途…「建议收藏」一、目前期货程序化现状由于有免费的CTP接口,期货程序化交易目前比较普遍,很多人都尝试过在文华财经、金字塔之类的软件上回测和编写实盘策略。期货程序化交易有很多优点:程序会按照设计自动执行,不受任何其它因素干扰,设计正确的请假下不会出错。借助于程序,交易速度更快,远远超过人工下单的速度。节省人工成本,一个策略可以部署多个机器人,特别当前期货存在夜盘的情况下,耗费非常大的人力成本。可以说,从事期货交易…

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号