pycharm中使用anaconda部署python环境_pycharm怎么用anaconda的环境

pycharm中使用anaconda部署python环境_pycharm怎么用anaconda的环境每一种语言的开发环境都是包含了运行环境和开源包两个核心内容。比如Java,JDK是运行环境,而开发导入需要用到的各种第三方工具都是以开源包的形式导入的。再比如Python,python3.6/python2.7是它的运行环境,而pynum,pandas这些数据处理工具就是也是开源包。通常情况下,我们都是使用IDE在项目中统一管理运行环境和开源包。比如开发JavaWeb项目我们使用Myec…

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每一种语言的开发环境都是包含了运行环境和开源包两个核心内容。比如Java,JDK是运行环境,而开发导入需要用到的各种第三方工具都是以开源包的形式导入的。再比如Python, python 3.6/ python 2.7是它的运行环境,而pynum,pandas这些数据处理工具就是也是开源包。
通常情况下,我们都是使用IDE在项目中统一管理运行环境和开源包。比如开发JavaWeb项目我们使用Myeclipse或者IntelliJ IDEA来管理项目的Java版本以及开源包。不过,当需要在同一机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同环境之间切换时,这样的管理方式就带来了很多不便。Conda的出现能够很好的解决这样的问题。Conda是一个开源的包和环境管理器,可以用于在同一机器上安装不同版本的软件及其依赖,并能够在不同的环境之间切换。

在Conda基础上,加上Python运行环境以及一堆安装好的工具包,比如numpy,pandas等,就形成了我们的主角Anaconda。Anaconda是一个开源的Python发行版本,其中包含了conda,Python等180多个科学包及其依赖项,可以非常方便的管理Python项目的运行环境以及工具包。
有了Anaconda的帮助,开发环境的搭建就非常方便了。大体思路就是,先在Anaconda中创建Python运行环境并配置相应的工具包。然后再IDE,比如Pycharm中解释器选用Aanconda中已经配置好的环境即可。

下面以Anaconda+Pycharm搭建Tensorflow的例子,演示创建的过程。
1. 官网https://www.anaconda.com/download/ 下载Anaconda,官网https://www.jetbrains.com/pycharm-edu/download/下载Pycharm。(也可以去淘宝买一个吾爱激活成功教程的账号,里面有很多优质的激活成功教程软件。然后你就可以使用pycharm profession版本了)
2. 安装Anaconda.
3. 安装pycharm.
4. 在Anaconda中创建运行环境,打开Anaconda Navigator>–Environments>–Create,输入环境名称,比如tensor。
5. 在tensor环境中,添加tensorflow工具包。选中tensor环境,在右边的框里有可以直接下载的tensorflow,你直接勾上就能下载了。这种方式比pip或者使用清华镜像的方法翻遍很多。

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6.将在Anaconda中配置好的python环境导入Pycharm中。file>–setting>–Project python>–Project Interpreter 选择刚才配置好的anaconda环境,比如我的路径是C:\Anaconda3\envs\Tensorflow\python.exe,选中即可。

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如此tensorflow环境搭建就结束了。

 

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