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  • Anaconda、TensorFlow安装和Pycharm配置详细教程,亲测有效!


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    1、Anaconda下载与安装

    (1)Anaconda下载网址:https://www.anaconda.com/distribution/ ,根据自己的系统,以及系统的位数,选择需要的版本。这里我的是Windows64位系统。
    在这里插入图片描述
    (2)下载后,选择安装包,点击next
    在这里插入图片描述
    (3)选择“I agree”选项
    在这里插入图片描述
    (4)选择Just Me就可以
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    (5)点击“Browse”选择安装的路径,接下来就是等待安装了,安装挺快的。
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    (6)进度条结束时,选择next按钮
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    (7)取消勾选,然后点击“Finish”按钮,完成安装。
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    2、Anaconda安装成功与否测试

    (1)进入Windows系统的cmd界面:然后输入:conda --version检查anaconda的版本
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    (2)检查目前安装了哪些环境变量:conda info --envs,如下所示即为成功
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    3、安装python

    (1)需要安装一个Python解译器,可以使用conda search --full -name python(Anaconda如果比较新的版本,可以使用conda search --full --name python)检查支持的Python版本。我安装的就是比较新的版本,所以使用的是conda search --full --name python检查Python版本
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    (2)安装Python解译器:conda create --name tensorflow python=3.6,我安装的是3.6版本,你可以根据自己需要安装自己的需要选择版本。(为了不出错,建议你也安装3.6版本)
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    4、检查TensorFlow环境添加成功与否

    (1)激活tensflow的环境:activate tensorflow
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    (2)检测tensflow的环境添加到了Anaconda里面:conda info --envs
    在这里插入图片描述
    (3)退出tensorflow的环境:deactivate tensorflow不过这里不需要退出哈,因为我们要进行TensorFlow安装


    5、TensorFlow安装

    前提: 在激活TensorFlow情况下(即前边有tensorflow字样),如果没有激活,需使用:activate tensorflow进行激活
    (1)使用如下命令进行安装TensorFlow:pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow,等待安装就可以了。
    提示: 如果提示需要你升级你的pip的版本,那么你就根据上面的提示进行命令安装就可以了。我这里就遇到了,所以我升级了版本:python -m pip install --upgrade pip
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    (2)安装TensorFlow:pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
    在这里插入图片描述


    6、测试TensorFlow安装是否成功

    (1)打开之前安装的Anaconda,选择prompt
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    (2)使用activate tensorflow切换到tensorflow环境
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    (3)输入python进入Python编译环境
    在这里插入图片描述
    (4)依次输入如下命令:

    import tensorflow as tf
    hello = tf.constant('hello,tf')
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(hello))
    

    在这里插入图片描述
    (5)显示如下结果表示测试成功:
    在这里插入图片描述


    7、配置TensorFlow至Pycharm

    安装好TensorFlow后,我们需要将对应的Python解译器配置至Pycharm中,才能够进行执行程序,配置步骤如下:
    (1)打开Pycharm,点击“file”菜单下的settings
    在这里插入图片描述
    (2)点击“Project:Pycharm”中的“Project Interpreter”,点击右侧的小三角下的“Add”按钮,添加安装TensorFlow下的Python
    在这里插入图片描述
    (3)配置好以后,输入如下代码:

    import tensorflow as tf
    
    hello = tf.constant('hello,tf')
    sess = tf.compat.v1.Session()
    print(sess.run(hello))
    

    在这里插入图片描述
    执行结果:
    在这里插入图片描述

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