Pycharm安装并搭建Tensorflow开发环境

2023-10-29

在操作之前先安装好python环境,我是安装的Anaconda,Anaconda下载安装教程可参考:https://blog.csdn.net/Chen_Meng_/article/details/80375884,接下来进入正题。

下载并安装pycharm

1. 下载

python官方下载地址 :http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows ,这里选择下载Community社区版(Professional专业版要收费的)。

2. pycharm配置python环境

安装好后配置环境,新建一个test项目,首页选择File-Settings-Project-Project Interpreter,点击齿轮图标选择Add。
在这里插入图片描述
选择System Interpreter,选择Interpreter为本机安装的Anaconda里的python环境,一路点击OK。

右击项目名New一个Python文件test.py在这里插入图片描述
写一行代码print (“hello world!”)
运行之前,我们发现快捷菜单上的【运行】和【调试】都是灰色的,不可触发状态。是因为,我们需要先配置一下控制台。
在这里插入图片描述
点击运行旁边的[Add Configuration…],进入【Configurations】配置界面。(或者点击Run --> Edit Configurations 也一样)
点击加号,新建一个配置项,并选择python。
点击加号,新建一个配置项,并选择python。
在右边的配置界面里:
Name 一栏里写个名字,比如test,点击Script path选项,找到刚才我们写的test.py,Python interpreter配好了刚才配置的python环境如下图。
在这里插入图片描述
此时点右边绿色三角运行结果如下。
在这里插入图片描述

安装tensorflow

1.输入清华仓库镜像

打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

2.创建tensorflow环境

同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.6的环境,环境名称为tensorflow36 ,输入下面命令:

conda create -n tensorflow36 python=3.6

在这里插入图片描述

3.启动tensorflow环境

在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境:

activate tensorflow

在这里插入图片描述
注:当不使用tensorflow时,关闭tensorflow环境,命令为:deactivate tensorflow

4.安装cpu版本的TensorFlow

我这需要用python先 进行更新pip

pip install --upgrade pip

用清华镜像

python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在这里插入图片描述
tensorflow安装

pip install --upgrade tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

指定tensorflow版本安装的话:

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==1.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
注意python要与tensorflow的版本相对应,否则会报错。
一次不成功可以安装多次

5.测试TensorFlow

输入python进入python模式,输入以下代码

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello!TensorFlow")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

运行结果如下
在这里插入图片描述

Pycharm中配置TensorFlow环境

同上File-Settings-Project-Project Interpreter,点击齿轮图标选择Add,选择TensorFlow环境下的python.exe如图所示
在这里插入图片描述
在test.py文件中用如下代码进行测试:

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello!TensorFlow")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

依然报错的话检查工程的环境是否配置,Run-Edit Confi……
在这里插入图片描述
选择 tensorflow环境
在这里插入图片描述
运行测试代码结果如下
在这里插入图片描述
打印出了正确结果,完成任务。

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