pycharm可以直接使用清华镜像源安装吗？还是必须要指令才行

PyCharm本身并不直接内置对特定镜像源的支持，如清华源。不过你可以通过配置系统级别的pip环境变量或者使用命令行的方式，在PyCharm中安装Python包时指定清华源。以下是步骤：

1. **手动配置**:
打开终端或命令提示符，编辑`~/.pip/pip.conf`（Unix/Linux系统）或`%USERPROFILE%\.pip\pip.ini`（Windows系统），添加以下内容：

   [global]
   index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. **安装时指定源**:
在PyCharm的终端里，运行`pip install package_name -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`。

3. **项目级配置**:
如果你希望某个项目的依赖只从清华源获取，可以在`setup.py`文件中添加相应配置，然后使用`pip install .[dependencies]`来安装。

记住，这一步操作不会影响全局的pip环境，只是针对当前项目或者临时的pip命令会使用指定的镜像源。

相关问题

python安装sip

要安装sip，您可以使用以下指令：pip install sip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [1。这将从清华大学镜像源安装sip库。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pythons开发环境搭建（Anaconda+Pycharm+PyQt）安装教程](https://blog.csdn.net/xiao123456bin/article/details/126137448)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

tensorflow1.14.0安装gpu

为了安装tensorflow-gpu 1.14.0，你可以按照以下步骤进行操作:

1.首先，确保已经安装了Anaconda，你可以从官网下载并安装Anaconda。安装过程中，可以选择将Anaconda添加到环境变量中，也可以选择不添加。

2.接下来，安装CUDA 10.0和cuDNN。你可以从CUDA官方网站下载CUDA 10.0，并按照它们的文档进行本地安装。同时，确保选择了本地安装选项。

3.打开Anaconda Prompt，并创建一个新的tensorflow环境。使用以下命令创建一个名为"tensorflow"的环境：
conda create -n tensorflow python=3.6

4.激活tensorflow环境。使用以下命令激活tensorflow环境：
activate tensorflow

5.在tensorflow环境下安装tensorflow-gpu 1.14.0。由于网络可能较慢，你可以选择使用清华大学镜像源进行安装。使用以下命令安装tensorflow-gpu 1.14.0：
pip install --ignore-installed --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.14.0

6.安装完成后，你可以使用PyCharm来使用tensorflow环境。在PyCharm的设置中，选择项目解释器，并添加一个现有的环境。选择tensorflow环境中的python.exe文件作为解释器。

请注意，以上步骤是安装tensorflow-gpu 1.14.0的一种方法。但是，请确保你的GPU支持CUDA 10.0，并且你已经正确安装了相应的驱动程序。另外，如果你的需求不是特别需要使用gpu，你也可以考虑安装tensorflow-cpu，它不需要GPU支持。

引用中提到了使用conda指令安装tensorflow-gpu 1.14.0的过程可能比较缓慢，需要耐心等待。引用中提供了使用清华大学镜像源进行安装的方法。而引用中指出在tensorflow 2.x版本中不再区分使用gpu还是cpu，当检测到有gpu并安装了cuda后，会自动调用gpu。如果你的目标是使用gpu，确保你的环境配置正确。如果你遇到任何问题，可以查看你的设备可使用情况，可以使用以下代码查看cpu和gpu设备的可用情况：
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
这些命令将显示你的设备列表，包括可用的CPU和GPU设备。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>