使用Anaconda3+Pycharm配置tensorflow-gpu2.0.0深度学习环境经验分享

Anaconda3和pycharm的安装教程可以去搜索一下其他帖子，这里就当大家都安装了哈

一开始我没有使用Anaconda3而是直接安装python和pycharm，然后使用pycharm直接安装第三方库，当然这个过程遇到了不计其数的错误，尤其是版本的问题，所以强烈建议大家使用Anaconda3管理第三方库

以下是我对Anaconda3的简单理解，如有错误还请指正。

安装了Anaconda3就相当于安装了python和一堆基础的库，在Anaconda3里你可以创建多个虚拟环境。虚拟环境其实就是python运行的环境，里面装着配置的库，不同的环境互不影响，也可以配置不同的库。

我们其实就是要使用Anaconda3创建一个虚拟环境，然后在这个虚拟环境中安装tensorflow-gpu或者其他的第三方库，最后再把pycharm中的本地解释器路径改到相应的虚拟环境中就可以愉快滴调用这些库去敲代码了。实现以上有两种方法，既可以使用anaconda navigator又可以使用Anaconda Prompt (Anaconda3)，这里只介绍使用Anaconda Prompt (Anaconda3)的方法

打开Anaconda Prompt (Anaconda3)

我们首先要确定自己的Driver version必须要大于410.xx，否则需要手动安装cuda和cudnn挺麻烦的，可以通过这个方式查询，输入nvidia-smi

如果你的Driver version小于410.xx，可以参考这个帖子

https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9265268.html

然后我们需要创建一个虚拟环境

我们要使用conda create -n your_env_name python=x.x

比如我们要创建一个名字为tf20，python版本为3.7的虚拟环境

输入conda create -n tf20 python=3.7回车

这里建议创建3.7版本的python

创建好虚拟环境之后可以到anaconda navigator检查一下有没有安装上

然后我们需要激活这个虚拟环境

输入activate tf20然后回车

我们要安装的库默认是从国外的网站上下载下来的，但是这样的话速度很慢，还有可能发生超时错误

所以我们添加清华镜像库

继续输入

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

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

conda
config --set show_channel_urls yes

然后我们需要再安装第三方库速度就非常快了

继续输入conda install tensorflow-gpu==2.0.0

提示是否安装输入y

然后就等待安装完成就好了

特别需要注意的是我第一次这里用的pip安装，但是之后一直显示找不到模块的错误，检查路径也已经全部添加，不知道为什么，后来改为conda安装就好了。总之最好就是用conda安装

安装完成以后我们可以输入conda list查看安装好的库，当然也可以去anaconda navigator里去查看

最后的检测是否安装成功的方法

呜呜呜终于成功了

安装其他第三方库也可以用与上面类似的方法来安装

接下来我们需要配置pycharm

点击settings


点击ADD

按下图设置，把虚拟环境的路径添加上去

你新建的虚拟环境在这个文件夹里F:\Anaconda3\envs

然后确定就搞定了