手把手教你安装 Anaconda + Tensor flow+Pycharm

这篇博文主要讲一下自己安装Anaconda + Tensor flow + Pycharm 的一个过程。


1. ANACONDA 的安装

Anaconda的下载地址不建议取官网下载安装,因为在实际的安装过程中发现:在官网下载的一般是最新版本,由于兼容性问题,在实际使用中显得并不是很好用,且会有各种报错. 例如,安装官网的Anaconda后tensorflow找不到与之相匹配的版本.


推荐使用下面的清华源镜像:

网址链接-清华源下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

然后,选自己需要的版本进行下载。我们建议不要安装太老的版本,也不要安装太新的版本. 在Windows操作系统下,安装比较简单,下载好后,一路 next 即可.这个时间会比较久一些,大概需要10分钟左右.


我选择的是2019.10版本.

最后,这两个勾去掉,点finish即完成安装.


2. Pycharm 的安装

  • 打开 Anaconda Prompt,

可以看到出现的是base,说明Anaconda安装是没有问题的.

  • 安装完成后我们建立一个虚拟环境:

虚拟环境建立conda create -n python37_wt python=3.7

结果显示:

输入: y (yes)

  • 然后激活虚拟环境:

  • 接下来安装 Pycharm. 安装之前可以查看新建的虚拟环境有哪些,可以输入

    conda env list 进行查看. 可以看到,我建立的虚拟环境中有两个环境.

  • 也可以输入conda list 查看当前环境中含有哪些包.

  • 下载至指定目录,双击安装.

  • 选择安装路径(最好与Anaconda在同一个文件夹下)勾选下面四项.

  • 直接点 Install 安装.

  • 安装好后双击打开 Pycharm. 然后新建一个 project 选择项目路径。

  • 然后将环境设置环境变量为 下面安装 tensorflow 中的 Python.exe

  • 点击 creat 即创建了一个新的文件.
  • 进去后再命令窗口输入:import tensorflow as tf, 然后 print(tf.__version__), 查看输出结果中是否有 ‘2.9.1' 出现,进而说明安装成功!

3. Tensorflow 安装

打开 Anaconda Prompt,

  • 查看 Conda中虚拟环境conda evn list, 并重新创建一个虚拟环境 conda create -n tensorflow python=3.7

  • 输入y 等待指令完成,然后输入conda activate tensorflow进行激活.

此时前面括号里面出现的 tensorflow 表明我们已经进入了 tensorflow环境.

  • 输入 conda search --full --name tensorflow 查看有哪些可用的tensorflow版本.

  • 安装完成后: 输入 python 进入python环境.
  • 然后输入import tensorflow as tf 再输入 tf.__version__, 出现 “2.9.1” 就表明安装成功.

Guys, Happy coding!!!

最新文章

  1. iOS 分析一个支持GIF的UIImage扩展:SwiftGIF
  2. 安装php扩展
  3. IIS发布WCF遇到的问题总结
  4. jquery表单验证使用插件formValidator
  5. 基于XMPP的即时通信系统的建立(二)— XMPP详解
  6. ruby函数回调的实现方法
  7. ${var}变量替换
  8. Spring 循环引用(singleton与prototype初始化的区别)
  9. CSS Day04 css核心基础
  10. struts2 之 ServletAPI
  11. java中&和&& | 和||的区别
  12. Kotlin 的优缺点
  13. Git随笔 -- 初始化远程仓库
  14. 通过js获取外部css样式
  15. Elasticsearch索引模板和别名
  16. 17 利用Zabbix完成VMare监控
  17. JaveWeb 公司项目(1)----- 使Div覆盖另一个Div完成切换效果
  18. 爬虫初窥day2:正则
  19. winDBG排错小记
  20. PAT 甲级 1094 The Largest Generation

热门文章

  1. UiPath循环活动For Each的介绍和使用
  2. 面向个性化需求的在线云数据库混合调优系统 | SIGMOD 2022入选论文解读
  3. FFT 学习笔记(自认为详细)
  4. C++多文件源程序
  5. Docker详解(上)
  6. excel网络函数库之谷歌翻译
  7. OpenCV视频防抖技术解析
  8. CF455ABoredom
  9. 聊聊如何用 Redis 实现分布式锁?
  10. 用kubeadm简单部署k8s