conda 搭建tensorflow-GPU和pycharm以及VS2022 软件环境配置

  • 一、TensorFlow 环境配置安装
  • 1. Anaconda下载安装
  • 2.conda创建tensorflow环境
  • 二、pycharm以及VS2022 环境配置
  • 2.1 pycharm 软件安装以及环境配置
  • 2.2.1 pycharm 软件安装
  • 2.2.2 pycharm 软件conda环境配置
  • 2.2 Visual Studio 软件安装以及环境配置
  • 2.2.1 Visual Studio 软件安装
  • 2.2.2 Visual Studio 软件conda环境配置

一、TensorFlow 环境配置安装

1. Anaconda下载安装

1.1 下载地址

清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

pycharm 怎样 gpu加速_tensorflow

1.2 安装

pycharm 怎样 gpu加速_pycharm 怎样 gpu加速_02

pycharm 怎样 gpu加速_tensorflow_03

pycharm 怎样 gpu加速_pycharm_04

一定要记住此次的安装位置,后续创建的虚拟环境需要在此路径下寻找

pycharm 怎样 gpu加速_pycharm 怎样 gpu加速_05

一定要勾选添加到path环境,不然终端没发使用conda命令,需要自己conda配置

pycharm 怎样 gpu加速_pycharm_06

点击安装,等待安装完成后打开windows 命令终端,输入 conda --v,出现如下版本号就安装完成

pycharm 怎样 gpu加速_pycharm 怎样 gpu加速_07

2.conda创建tensorflow环境

创建Python虚拟环境是为了更好的管理Python包,有的环境需要安装的包版本不同,可能造成环境冲突

2.1 打开windows 命令终端,输入 conda create -n tensorflow pythnotallow=3.7,其中tensorflow为需要创建虚拟环境的环境名,该命令为创建一个Python版本为3.7、环境名为tensorflow 的虚拟环境,conda env list 查看已创建的虚拟环境

pycharm 怎样 gpu加速_pycharm_08

pycharm 怎样 gpu加速_conda_09

该虚拟环境创建位置在,你安装的anaconda安装路径下的envs 文件夹下

pycharm 怎样 gpu加速_深度学习_10

2.2 安装cpu版本tensorflow

  1. 进入刚刚创建的tensorflow虚拟环境,activate tensorflow

pycharm 怎样 gpu加速_conda_11

  1. 使用pip命令安装tensorflow,输入如下命令

安装tensorflow CPU 版本 pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple

pycharm 怎样 gpu加速_tensorflow_12

  1. 测试安装

pycharm 怎样 gpu加速_tensorflow_13

2.3 安装gpu版本tensorflow

1、首先查看自己需要安装的tensorflow版本对应的cudn以及cudnn 版本

https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu

pycharm 怎样 gpu加速_深度学习_14

2、cuda以及cudnn 安装,参考下面博客安装


3、使用pip命令安装tensorflow,输入如下命令

安装tensorflow GPU 版本 pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.douban.com/simple

4、测试安装

进入Python虚拟环境,输入Python后依次输入如下命令

import tensorflow as tf

tf.test.is_gpu_availale()

pycharm 怎样 gpu加速_深度学习_15

二、pycharm以及VS2022 环境配置

2.1 pycharm 软件安装以及环境配置

2.2.1 pycharm 软件安装

pycharm 安装以及软件破解,参考如下教程

2.2.2 pycharm 软件conda环境配置

将tensorflow虚拟环境配置到pycharm

  1. File->Settings

pycharm 怎样 gpu加速_tensorflow_16

  1. project->add

pycharm 怎样 gpu加速_深度学习_17

  1. conda->existing

pycharm 怎样 gpu加速_pycharm 怎样 gpu加速_18

  1. 找虚拟环境下的python.exe 文件

pycharm 怎样 gpu加速_pycharm 怎样 gpu加速_19


5. 现在可以在Python Interpreter 中找到之前创建的虚拟环境了,环境配置完成

pycharm 怎样 gpu加速_深度学习_20

2.2 Visual Studio 软件安装以及环境配置

2.2.1 Visual Studio 软件安装

VS软件安装简单,安装个人版即可,无需破解,网上安装教程较多,在安装时注意选择安装python开发即可

pycharm 怎样 gpu加速_tensorflow_21

2.2.2 Visual Studio 软件conda环境配置

  1. 创建python项目

pycharm 怎样 gpu加速_tensorflow_22

  1. 在项目解决方案资源管理器窗口中,找到python环境右击,选择添加环境

pycharm 怎样 gpu加速_pycharm 怎样 gpu加速_23

  1. 现有环境->环境

找到之前创建的conda环境,如果conda安装没有问题,编译能够自动找到虚拟环境。

pycharm 怎样 gpu加速_tensorflow_24

如果没有则需要手动添加,添加步骤如下

  1. 在环境中选择自定义(Custom)
  2. 前缀路径选择虚拟环境所在位置,注意此位置为你python.exe所在的文件路径

pycharm 怎样 gpu加速_深度学习_25