ubuntu20.04系统，配置CUDN和TensorFlow环境，使用pycharm如何创建TensorFlow环境

在Ubuntu 20.04上安装CUDA和TensorFlow并配置PyCharm以创建TensorFlow环境，可以按照以下步骤操作：

1. **更新包列表**:

   sudo apt update && sudo apt upgrade

2. **安装CUDA**:
- 首先访问NVIDIA官网下载对应版本的CUDA驱动和开发工具套装，比如https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。
- 安装CUDA时需要选择"cuDNN"选项，它包含了深度学习相关的库。
- 按照官方指南安装，可能需要添加NVIDIA的PPA（Personal Package Archive）。

3. **安装cuDNN**:
- 下载cuDNN压缩包，并从命令行解压到合适的目录（如`/usr/local/cuda`下），然后运行`sudo chmod a+x`给cuDNN文件赋予执行权限。
- 使用`sudo ./cuda\_installer.sh`（注意路径）来安装cuDNN。

4. **设置环境变量**:
- 打开终端，编辑`.bashrc`文件（`nano ~/.bashrc`），添加如下内容：

     export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
     export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
     export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64

5. **激活环境**:
- `source ~/.bashrc` 或重启终端使更改生效。

6. **安装TensorFlow**:
- 对于CPU版本，可以使用pip安装：

     pip install tensorflow==2.x (替换x为你想要的具体版本)

- 对于GPU支持，推荐安装TensorFlow-gpu，同样通过pip安装：

     pip install tensorflow-gpu==2.x

7. **配置PyCharm**:
- 打开PyCharm，在欢迎界面点击“Edit Configurations”。
- 新建Python虚拟环境，可以选择已有的CUDA和TensorFlow环境，也可以新建一个新的，勾选GPU支持。
- 确认环境变量设置正确，特别是`CUDA_HOME`和`PYTHONPATH`。

8. **验证安装**:
- 创建一个简单的Python脚本测试TensorFlow：

     import tensorflow as tf
     print(tf.version.VERSION)

- 运行该脚本，如果能正常输出TensorFlow版本信息，则说明环境已经配置成功。