Pycharm下快速搭建Tensorflow 2.0开发环境

本文档主要介绍了如何在本地和云端环境下使用TensorFlow 2.0.0rc1进行开发，并重点展示了如何在PyCharm中配置TensorFlow开发环境。首先，对于本地开发环境的搭建，用户需要完成以下步骤： 1. **安装基础环境**：确保已安装Anaconda，这是Python科学计算的基础平台。通过Anaconda Prompt创建一个新的环境，名为tf2.0.0rc1，并指定Python版本为3.7。为了加快pip包的安装速度，建议使用清华大学的镜像源。 ```bash conda create --name tf2.0.0rc1 python=3.7 conda activate tf2.0.0rc1 pip install tensorflow==2.0.0rc1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 2. **配置PyCharm**：安装PyCharm Community Edition，然后在新建项目时选择"Existing Interpreter"，选择之前创建的Conda环境，指定其Python解释器路径。 3. **验证环境**：在PyCharm中新建项目并确认TensorFlow环境已正确设置，可以通过运行代码测试环境是否搭建成功。 对于云端开发环境，如Google Colab，用户可以按照以下步骤操作： 1. **创建新笔记本**：在Colab中新建一个名为Test的笔记本。 2. **检查TensorFlow版本**：在运行环境中检查当前的TensorFlow版本，如果需要升级到2.0.0rc1，可能需要重启运行时。 3. **指定特定版本**：明确指定TensorFlow 2.0.0rc1作为运行时依赖。 本篇文章详述了如何利用Anaconda和PyCharm构建适合TensorFlow 2.0.0rc1的本地开发环境，以及如何在云端Colab中进行相应版本的TensorFlow开发。这对于开发者来说是实用且重要的技能，能够提高开发效率并避免版本冲突。