在Ubuntu系统中使用PyCharm配置Python2.7解释器及自定义环境变量PYTHONPATH的具体步骤是什么？

在Ubuntu系统中，使用PyCharm配置Python2.7解释器及自定义环境变量PYTHONPATH，首先确保你已经安装了PyCharm IDE。对于解释器的配置，当新建项目时，在'New Project'对话框中选择'Existing Interpreter'，然后点击右侧的齿轮图标，进入'Project Interpreter'窗口，点击左下角的'+'号，选择'System Interpreter'，浏览至Python2.7的安装目录，通常位于`/usr/bin/python2.7`。对于环境变量PYTHONPATH的设置，需要点击右上角的项目解释器名称，选择'Debug'或'Release'下拉列表中的'Edit Configurations'，然后在'Environment Variables'区域点击

参考资源链接：[PyCharm中设置项目解释器与环境变量教程](https://wenku.csdn.net/doc/64534486fcc539136804319a?spm=1055.2569.3001.10343)

相关问题

在Ubuntu系统中，如何在PyCharm中配置Python2.7解释器以及设置自定义环境变量PYTHONPATH？

为了在PyCharm中配置Python2.7解释器和自定义环境变量PYTHONPATH，可以遵循以下详细步骤。这将帮助你在Ubuntu系统上进行项目实战，以及理解PyCharm在项目配置中的高级应用。

参考资源链接：[PyCharm中设置项目解释器与环境变量教程](https://wenku.csdn.net/doc/64534486fcc539136804319a?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你的Ubuntu系统中已安装Python2.7。可以通过终端运行`python2.7 -V`来检查Python2.7是否已安装。接下来，安装PyCharm。可以从JetBrains官网下载最新的PyCharm社区版压缩包，然后使用`tar`命令解压并执行`./pycharm.sh`进行安装。

安装完成后，启动PyCharm，选择`File` -> `New Project`来创建一个新的项目。在弹出的新建项目窗口中，选择一个合适的项目位置，并在`Project Interpreter`部分点击齿轮图标，选择`Show All`。在解释器列表中选择Python2.7解释器，通常标记为`Python 2.7`。如果没有显示，请确保已正确安装Python2.7及其相关的pip工具。

配置环境变量时，先在项目中创建一个运行或调试配置。在PyCharm的编辑器窗口中，点击右上角显示当前脚本名称的地方，选择`Edit Configurations`。在弹出的配置窗口中，找到`Environment Variables`字段。点击`+`添加新的环境变量，比如`PYTHONPATH=/path/to/your/library`，这里`/path/to/your/library`是你想要添加的库路径。

完成这些步骤后，点击`Apply`和`OK`来保存配置。现在你可以在PyCharm中使用Python2.7解释器，并且自定义的环境变量`PYTHONPATH`已经设置好，可以在代码中正常使用。这将使得你能够导入自定义路径下的模块，提升项目的模块化和可维护性。

了解如何在PyCharm中配置Python解释器和环境变量，不仅可以帮助你在Ubuntu系统上顺利开展Python项目，还可以提升你的开发效率。为了进一步深化你的知识和技能，建议参考提供的辅助资料《PyCharm中设置项目解释器与环境变量教程》。这份资料详细介绍了在PyCharm中设置项目解释器和环境变量的全过程，包括更多的细节和技巧，有助于你在IDE使用方面更上一层楼。

参考资源链接：[PyCharm中设置项目解释器与环境变量教程](https://wenku.csdn.net/doc/64534486fcc539136804319a?spm=1055.2569.3001.10343)

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。