pycharm下载tensorflow库

我的台式机没有GPU，所以采用CPU的安装方法
步骤：先安装anaconda，再安装tensorflow，再安装社区版的pycharm，最后再在pycharm中设置anaconda的环境
anaconda能够自带很多的安装包，不需要我们一个一个配置，避免了很多麻烦

二、安装anaconda3

2. anaconda环境变量配置
   安装anaconda时一定要把环境变量加入windows环境中。要没有勾选，安装完后还有手动加入。而且注意3.4版本是默认不加入anaconda的文件路径到环境变量的。



4. 自己配置环境
   当然，一不小心就错过了刚才的配置，采用下面的方法配置环境

三、安装Tensorflow

cmd->conda list ： 看配置文件，可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。
同样，Tensorflow有两种安装方式：

1. 直接用pip 安装(不建议使用)
   cpu版本：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
2. 通过清华仓库镜像安装，速度会快上很多

这里介绍第二种安装方法：
####1、打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

2、 在Anaconda Prompt中，用Anaconda3创建一个python3.6的虚拟环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：

conda create -n tensorflow python=3.6

#### 3、运行 开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。

• #### 4、 在 Anaconda Prompt中启动 tensorflow环境：

activate tensorflow

• #### 5、安装cpu版本的TensorFlow

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

这样tensorflow cpu版本就安装好了。 #### 6、当不使用TensorFlow时，可以通过 deactivate来关闭TensorFlow环境：

• #### 7、测试cpu版本的TensorFlow 重新打开 Anaconda Prompt—> activate tensorflow—> python来启动tensorflow，并进入python环境
  
  测试代码如下:

#TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务；并使用会话(Session)来执行图，通过Session.close()来关闭会话（这是一种显式关闭会话的方式）。会话方式有显式和隐式会话之分。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')  #初始化一个TensorFlow的常量
sess = tf.Session()  #启动一个会话
print(sess.run(hello))  
#TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务；并使用会话(Session)来执行图，通过Session.close()来关闭会话（这是一种显式关闭会话的方式）。会话方式有显式和隐式会话之分。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')  #初始化一个TensorFlow的常量
sess = tf.Session()  #启动一个会话
print(sess.run(hello))

• 当我们用Anaconda自带的iPython和Spyder以及jupyter notebook中输入 import tensorflow as tf的时候会失败，显示如下 No module named 'tensorflow‘，原因是我们没有在TensorFlow的环境下打开它们。

  

  
  

  为此，我们需要在TensorFlow环境下安装这两个插件。

  • 打开Anaconda Navigator—>Environments—>tensorflow，选择Not installed，找到iPython和Spyder以及jupyter并安装。
    ipython:

  

  • Spyder:

  

  • jupyter notebook:

  

  • 
    

  好的，安装好三个插件后，我们用例子分别来运行试试（都要事先activate tensorflow来启动tensorflow）：

  ipython:

  
  

  Spyder:

  
  

  立刻唤醒Spyder，并运行：

  
  

  jupyter notebook:

  
  

  立刻唤醒jupyter notebook，并运行：