Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)

Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)

一.Anaconda、tensotflow的下载及安装见以下链接:
Windows下安装tensorflow(CPU + GPU)

Win10下用Anaconda安装TensorFlow

win7系统 深度学习环境 anaconda+tensorflow+jupyter notebook轻松搭建

tensorflow安装过程-(windows环境下)—详解(摆平了很多坑!)

怎么测试tensorflow安装是否成功
二.pycharm下载安装及配置tensorflow:
PyCharm2017(32/64位)软件下载地址
链接:https://pan.baidu.com/s/1mz9Lo2ptNGmWVimIU9Y_Lg
密码:kwil
我的链接(两个一样):https://pan.baidu.com/s/1SZ3yn2QzV5DAyZYtZF_CDA
提取码:w5n1
安装步骤(来自哏儿都校园微信公众号):
1.鼠标右击软件压缩包,选择“解压到 pycharm 2017(64位)”
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第1张图片
2.打开“pycharm 2017(64位)”文件夹,鼠标右击“pycharm-professional-171.3780.47”,选择“以管理员身份运行”
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第2张图片
3.点击“Next”
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第3张图片
4.选择安装目录,默认安装在 C:\Program Files (x86)\JetBrains\PyCharm 2017.1(建议安装在除C盘以外的磁盘上,可以直接将C改成Z,安装到Z盘),然后点击“Next”
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第4张图片
5.64位操作系统勾选64-bit launcher,32位操作系统勾选32-bit launcher,然后点击“Next”
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第5张图片
6.点击“Install”
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第6张图片
7.正在安装,请稍等片刻
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第7张图片
8.安装完成,点击“Finish”
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第8张图片
9.再次打开“pycharm 2017(64位)”文件夹,将“resources_cn.jar”文件复制粘贴到安装路径 X:\Program Files (x86)\JetBrains\PyCharm 2017.1 下的“lib”文件夹,其中“X”是你安装软件的磁盘号,如下图所示
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第9张图片
10.在电脑桌面上找到JetBrains PyCharm 2017.1 x64快捷方式,鼠标左键双击打开
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第10张图片
11.点击“确定”
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第11张图片
12.点击“Accept”
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第12张图片
13.选择“License server”,然后在License server address下方的方框处填入 http://intellij.mandroid.cn/ (或 http://idea.imsxm.com/ 或 http://idea.iteblog.com/key.php )三者中的任意选择一个即可,最后点击“Activate”
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第13张图片
14.点击“确定”
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第14张图片
15.安装破解完成,软件界面如下
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第15张图片

配置tensorflow:
先按以下步骤做,不行换第二种方法。
1.装完之后,打开,新建一个project进行测试,命名Test。(和Android Studio有点神似)
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第16张图片
可快速跳过引导,配置下解释器.File -> Settings -> Project:Test -> Project Interpreter, 点右上角齿轮,选Add Local…, Base interpreter中选安装的Anaconda3\python.exe目录(应该默认置好了),点OK退出,点右上角‘+’号导入需要的包。这里搜索tensorflow,点Install Package,稍后会提示安装成功。Apply -> OK即可。
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第17张图片
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第18张图片
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第19张图片
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第20张图片
项目名Test上右键->new->Python File,命名test,写入如下代码:

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

然后,点上方工具栏Run,运行出如下结果:
在这里插入图片描述
看到有一行警告,查了查说是为了提升CPU计算速度的(参考https://zhidao.baidu.com/question/749677551826993532.html),可以在开头加入下面两行,屏蔽警告。

import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’

再次运行,结果如下:
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第21张图片

2.经过上面操作无果后,选择文件\新项目,后create。后确定。Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第22张图片
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第23张图片
之后在文件\设置\项目:untitled6\Project Interpret里的设置里(右边,如图所示)选择添加本地。
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第24张图片
之后点右上角‘+’号导入需要的包。这里搜索tensorflow,点Install Package,稍后会提示安装成功。关掉此界面,在第二张图的界面应用和确定即可。
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第25张图片
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第26张图片
后面右击untitled6\新建\Python File,命名为hello,确定。Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第27张图片
写入如下代码:

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

然后,点上方工具栏Run,运行出如下结果:
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第28张图片
看到有一行警告,查了查说是为了提升CPU计算速度的(参考https://zhidao.baidu.com/question/749677551826993532.html),可以在开头加入下面两行,屏蔽警告。

import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’

再次运行,结果如下:
Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)_第29张图片
注:如若按第二种方法操作未成功,则再按第二种方法操作一遍即可。
补三个安装和使用pycharm的链接:
Windows下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)

怎么使用PyCharm编写Python程序,简单教程。(使用)

你可能感兴趣的:(Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本))