基于conda pycharm 的tensorflow安装配置

Tensorflow 安装，这里默认安装在c盘的

先安装anacoda 在安装pycharm

打开开始菜单anacoda下的anacoda prompt

首先输水指令conda env list 敲回车键检测目前安装了哪些环境,正常情况下只有一base由于我之前装过,所以这里显示有两个环境,星号表明当前所在的环境

使用命令conda create -n tensorflow python=3.9然后新建一个名为tensorflow的虚拟环境

这里只要遇到y/n就输入y，等待完成指令内容

创建环境成功，输入activate tensorflow进入TensorFlow环境

前面括号中表明己经进入tensorflow环境

输入 conda search --full --name tensorflow可以查看当前有哪些可以使用的tensorflow版本;

输入对pip install tensorflow_gpu==2.5.0 -i https://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com对tensorflow进行安装，如果不使用国内的镜像源会比较慢。耐心等待完成安装,

pip install tensorflow_gpu==2.5.0 -i Simple Index --trusted-host pypi.aliyun.com   阿里云的

因为我装的是conda -v

conda 4.9.2

那对应的是CUDA10.1,

cudnn v7.6.5[Novenber 5th.2019].for CUDA 10.1_下面的 cuDNMN Library for Windows 10

pip install tensorflow_gpu==2.5.0 -i https://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com  豆瓣的

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

检查是否安装成功,首元输入python命今,进python环境

然后导入import tensorflow as tf 最后输入tf.__version__ 如果显示2.5.0说明已经安装成功

最后配置pycharm 

新建项目

输入工程路径,设置环境变量为刚刚安装的tensorflow的python.exe

上面的location是新建项目的位置，这里再本地位置环境就行，因为是基于anaconda的虚拟环境

无论是pycharm还是conda的虚拟环境下建的，都是在现有环境的

验证是否安装配置tensorflow成功

方法一：新建一个test文件，以下代码

import tensorflow as if

#查看tensorflow版本

Print(tf.__version__)

运行代码．如果出现2.5.0说明安装成功

 方法二：

tensorflow-gpu-2.1安装成功测试代码_Shine.Zhang的博客-CSDN博客_tensorflow-gpu测试代码