pycharm tensorflow一直显示正在安装

请问您的操作系统是什么？您是否已经按照官方文档正确安装了 TensorFlow 和 PyCharm？如果是，请尝试重新安装或更新 TensorFlow 和 PyCharm，或者检查您的网络连接是否正常。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息以便我更好地帮助您解决问题。

相关问题

mac安装tensorflow

要在Mac上安装TensorFlow，可以按照以下步骤进行操作：

Step 1: 下载Anaconda
从清华镜像网站下载Anaconda的最新版本安装包，选择适合你Mac的版本并进行下载。然后双击安装包，按照提示一直点击"next"进行安装。下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

Step 2: 下载PyCharm
在Anaconda的主界面中，点击下载并安装PyCharm。

Step 3: 创建环境
在Anaconda中创建一个新的环境，在环境中安装TensorFlow。选择任意一个Python版本，并为环境起一个名字。

Step 4: 下载并安装TensorFlow
在创建的环境中，下载并安装TensorFlow。在安装界面中勾选需要的安装包，然后点击"apply"开始安装。使用提子可以明显加快下载速度。

Step 5: 在PyCharm中导入TensorFlow
打开PyCharm，新建一个文件夹或者打开已经存有Python源文件的文件夹。进入一个Python文件，点击"settings"，然后导入TensorFlow。

Step 6: 验证安装
在PyCharm中新建一个Python文件，输入以下代码进行验证：
import tensorflow as tf
如果能成功运行，即表明TensorFlow成功安装。

通过以上步骤，你就可以在Mac上成功安装TensorFlow并开始使用了。请注意，如果你在安装过程中遇到任何问题，可以参考相关文档或寻求技术支持。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Mac安装tensorflow（零基础纯图形安装）](https://blog.csdn.net/weixin_44325762/article/details/128730763)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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用Pytorch深度学习代码都正确，但是遇到图片输出之类的代码时，如果在pycharm上运行就会一直运行那句代码但是运行不出结果，后续代码就无法运行；在Jupyter Notebook上运行则会一直内核重启，请问是包配置问题还是电脑配置问题？怎么解决

这种情况可能是由于以下几个原因导致的：

1. **环境设置**：在PyCharm上，你需要确认是否已经正确安装并激活了图像处理相关的库（如PIL、OpenCV或TensorFlow的图像模块），以及显示相关的库（例如matplotlib）。如果没有，尝试安装并导入它们。

import matplotlib.pyplot as plt  # 示例展示

2. **内存限制**：如果图片数据较大，可能会超出PyCharm或默认的Jupyter Notebook内核内存。检查并调整内存分配，或者分批处理大图。

3. **图形绘制**：在某些环境下，PyCharm可能需要额外设置才能显示图形，比如`%matplotlib notebook` 或 `plt.show()`。试试看是否可以在代码前加上这样的设置。

4. **硬件兼容**：如果电脑配置较低，GPU加速可能导致性能瓶颈或内存溢出。如果是GPU问题，可以尝试关闭或禁用GPU，看看CPU能否正常运行。

5. **代码循环**：如果你的代码包含了一个无限循环或者阻塞操作，可能会造成类似情况。检查是否有意外的while True或无返回值的函数调用。

6. **内核问题**：对于Jupyter Notebook，频繁重启可能是因为遇到了错误或者资源耗尽。检查日志文件（`.ipynb_checkpoints`目录下的文件）查看详细信息。

要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行排查：
1. 确保所有必要的库已安装，并且版本兼容。
2. 调整内存设置，如`torch.set_num_threads(0)`。
3. 尝试在不同的环境中（PyCharm或Jupyter Notebook）执行，对比其差异。
4. 检查代码逻辑，特别是涉及到图形生成的部分。
5. 查看和修复潜在的循环或阻塞问题。
6. 如果以上都没有解决问题，更新或回滚PyTorch和相关库到较稳定的版本，或者尝试升级计算机硬件。