深度学习环境搭建Anaconda+pycharm

注意：部分操作应该在Anaconda Prompt中进行

参考：

Anaconda安装教程1

安装环境：win10 64位环境下CPU安装

一、Anaconda下载及安装

选择清华大学Anaconda镜像网站：清华Anaconda镜像下载

Anaconda版本选择：Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64

安装时注意不要勾选Add Anaconda to the system PATH environment variable否则配置环境变量时容易出问题

配置环境变量

E:\Anaconda E:\Anaconda\Scripts E:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin E:\Anaconda\Library\usr\bin E:\Anaconda\Library\bin

检查是否安装成功

在Anaconda prompt添加下载通道：

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

二、Anaconda配置（注意第三步的执行语句与参考不同）

参考：Anaconda安装tensorflow教程2

验证Anaconda是否安装成功，在Anaconda Prompt中查看conda版本，python版本等信息。

创建虚拟环境命名为tensorflow 版本选择为python3.6。

执行activate tensorflow语句进入虚拟环境，在虚拟环境中安装tensorflow

特别注意不要用pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow ，这个会安装最新版本，可能导致安装失败，运行pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==1.8，安装tensorflow1.8。

安装完成后执行conda list语句查看是否安装成功tensorflow,并在tensorflow环境下,输入python后执行如下语句

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

执行成功后显示如下：

三、pycharm解释器配置

新建一个项目配置解释器：

查看项目所使用的解释器:

可以使用绿色按钮查看已经安装的包（tensorflow、keras…等）

执行代码测试是否配置成功：

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

相关问题汇总：

电脑版本过低无法安装tensorflow2.2及以上版本，无法导入keras包。

ImportError: Keras requires TensorFlow 2.2 or higher. Install TensorFlow via pip install tensorflow

安装：pip install tensorflow==2.2.0

卸载：pip uninstall tensorflow==2.2.0

Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6。

删除整个环境变量：conda remove -n 环境变量的名字（tensorflow） --all