Anaconda3+tensorflow2.0.0+PyCharm安装与环境搭建(图文)

1.下载与安装Anaconda3 首先去官网Anaconda下载网址下载Anaconda3，我安装的版本是Anaconda3 2019.03（64-bit） （1）下载完成后，右键点击以管理员身份运行 （2）点击Next继续，然后点击I agree (3)选择Just Me，点击Next后，然后选择合适的安装路径（也可以选择默认安装路径） (4)继续按照下面指示一步步操作，完成安装 最后点击Finish，完成安装！ 2.创建虚拟环境，并下载安装tensorflow2.0.0 （1）成功安装Anaconda3后，可以在应用程序中找到Anaconda Prompt 在本文中，我们将详细介绍如何在Windows系统上安装Anaconda3，创建虚拟环境并安装TensorFlow 2.0.0，以及配置PyCharm以使用该环境。这些步骤将帮助你搭建一个适合深度学习开发的高效工作环境。 1. **安装Anaconda3** Anaconda是一个开源的数据科学平台，包含Python环境、包管理工具Conda和许多常用的数据科学库。访问Anaconda官方网站下载最新版本的Anaconda3。这里以2019.03（64-bit）为例，下载完成后，以管理员身份运行安装程序。安装过程中，遵循以下步骤： - 点击“Next”继续 - 阅读并接受许可协议，点击“I agree” - 选择“Just Me”，设定安装路径（可选默认路径） - 按照提示逐步完成安装，最后点击“Finish” 2. **创建虚拟环境并安装TensorFlow 2.0.0** 虚拟环境可以隔离不同项目所需的依赖，避免版本冲突。在安装完Anaconda3后，启动“Anaconda Prompt”。 - 在命令行中，使用`conda create --name tf2.0.0 python=3.6`创建名为`tf2.0.0`的新虚拟环境，指定Python 3.6版本。 - 使用`conda activate tf2.0.0`激活新创建的环境。 - 接下来，在环境中安装TensorFlow。对于CPU版本，执行`pip install tensorflow==2.0.0`；若要安装GPU版本，需确保你的系统满足GPU版本的硬件要求，并执行`pip install tensorflow-gpu==2.0.0`。若要加快下载速度，可使用国内镜像源，例如清华大学的镜像：`pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 3. **安装PyCharm及环境配置** 下载并安装PyCharm社区版，根据提示进行安装。安装完成后，配置PyCharm以使用刚创建的虚拟环境： - 新建一个工程，指定工程位置。 - 在“Project Interpreter”设置中，选择Anaconda3安装路径下的`envs\tf2.0.0\python.exe`作为解释器。 4. **测试环境搭建** 在PyCharm中新建一个Python文件，输入以下代码以检查TensorFlow的版本： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 运行代码，如果输出`2.0.0`，说明TensorFlow已成功安装且环境配置正确。 5. **conda常用命令** - `conda env list`：列出所有conda环境 - `conda create --name env_name` 或 `conda create -n env_name`：创建名为env_name的环境 - `conda activate env_name`：激活名为env_name的环境 - `conda deactivate`：退出当前环境 通过以上步骤，你已经成功搭建了一个包含Anaconda3、TensorFlow 2.0.0和PyCharm的开发环境，可以开始进行深度学习项目了。记得定期更新库和软件，保持环境的最新状态，以便利用最新的功能和性能优化。