anaconda pytorch tensorflow,tensorflow安装pycharm

　　和安装构建Pycharm下载安装Tensorflow开发环境Pycharm。下载2。配置pycharm安装python环境Tensorflow1。镜像清华仓库2。创建张量流环境。

　　操作前安装python环境。我装了安卓。关于Anaconda的下载安装教程，请见_ Meng _/article/details/80375884。现在言归正传。

　　下载并安装pycharm 1。下载python官方下载地址：charm/download/# section=windows，http://www.jetbrains.com/py.这里是社区社区版(

　　2.pycharm配置python安装后，配置环境以创建一个新的测试项目。在首页点击“文件设置-项目-项目解释器”，齿轮图标，选择添加。

　　选择系统解释器，anaconda python环境，解释器安装在该机器上，然后单击OK。

　　右键单击项目名称newpython文件test.py

　　写一行代码打印(“Hello World！”)

　　运行前发现快捷菜单上的【运行】和【调试】为灰色，处于不可触发状态。为什么？是因为你需要先配置控制台。

　　单击操作旁边的[添加配置…]，进入[配置]配置画面。(或者单击运行-编辑配置。)

　　单击加号创建新设置，然后选择python。

　　在右边的配置界面中：

　　在Name列中写下名称，例如test，点击Script path选项，找到我们刚才写的test.py。python解释器与下图中刚刚配置的Python环境相匹配。

　　此时，右边绿色三角形的运行结果如下。

　　安装张量流1。输入清华仓库镜像打开Anaconda提示，然后输入清华仓库镜像。这将使更新更快。

　　康达配置-添加频道3359 mirrors.tuna.Tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

　　配置集show _ channel _ URLs是

　　与tensorflow环境一样，使用Anaconda在Anaconda提示符下创建python3.6环境。环境的名称是tensorflow36，并输入以下命令：

　　conda create-ntensorflow 36 python=3.6

　　3.启动tensorflow环境在Anaconda提示符下启动tensorflow环境：

　　活动传输流

　　注意：如果不使用tensorflow，请用命令关闭tensorflow环境：停用tensorflow。

　　4.安装张量流的CPU版本。这需要先用python更新pip。

　　Pip安装-升级pip

　　清华的镜子

　　python-mpipinstall -升级pip-I https://pypi.tuna.Tsinghua.edu.cn/simple

　　安装tensorflow

　　pip安装-升级tensor flow-I https://pypi.tuna.Tsinghua.edu.cn/simple

　　如果您使用tensorflow版本进行安装：

　　pip install-upgrade-ignore-installedtensorflow==1。12.0-I https://pypi.tuna.Tsinghua.edu.cn/simi

　　请注意python支持tensorflow版本。否则，将会报告一个错误。

　　一个故障可以安装多次。

　　测试TensorFlow，输入python进入python模式，输入以下代码

　　importtensorflowastfhello=TF . constant( hello！tensor flow (sess=TF . session)(print)sess . run(hello))运行如下

　　类似于上面的文件-设置-项目-项目解释器在Pycharm中放置TensorFlow环境，点击齿轮图标选择添加，在TensorFlow环境中选择python.exe。

　　使用以下代码在test.py文件中进行测试：

　　importtensorflowastfhello=TF . constant( hello！tensor flow (sess=TF . session)(print)sess . run(hello)))如果还是报错，请确认项目环境是否已经配置并运行。

　　选择tensorflow环境

　　执行测试代码的结果如下

　　正确的结果被打印出来，任务完成了。

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