Windows64位环境下PyCharm配置与运行TensorFlow

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"在Windows 64位系统上使用PyCharm运行TensorFlow的步骤" 在Windows 64位环境下,使用PyCharm运行TensorFlow需要先安装必要的软件和库,这里主要涉及Anaconda3和PyCharm。Anaconda3是一个强大的Python发行版,它包含了众多用于科学计算的库,并提供了方便的包管理和环境管理功能,使得多版本Python的共存和第三方包的安装变得简单。 首先,你需要下载并安装Anaconda3。推荐下载针对64位Windows系统的Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe安装包。默认安装路径为C:\Users\ss,安装完成后,建议重启电脑以确保所有环境变量得到更新。 安装完Anaconda后,你可以通过其内置的命令行工具Anaconda Prompt来安装TensorFlow。在Anaconda Prompt中,你可以搜索可用的TensorFlow版本,例如输入`anaconda search -t conda tensorflow`。由于TensorFlow大多数版本主要支持Linux平台,你需要找到适用于Windows 64位的源。尝试使用`conda show nwan/tensorflow`命令查看可选源,如果当前源不可用,可以更换其他源,如`conda install --channel https://conda.anaconda.org/nwani tensorflow`。 安装完成后,你可以验证TensorFlow是否已成功安装,输入`conda list`命令会列出已安装的库,其中包括TensorFlow的版本。 接下来,安装PyCharm。这里推荐下载PyCharm社区版,它是免费的且功能齐全的Python集成开发环境(IDE)。安装完毕后,你需要配置项目解释器以便使用已安装的TensorFlow。 在PyCharm中,打开设置(File > Settings),进入项目设置(Project),然后选择项目解释器(Project Interpreter)。点击"+"按钮添加新的解释器,选择“Existing environment”,浏览并选择Anaconda3安装目录下的python.exe。这样,PyCharm就会识别到Anaconda中的Python环境,包括已安装的TensorFlow库。 完成上述步骤后,你便可以在PyCharm中创建新的Python文件,导入TensorFlow库,开始编写和运行TensorFlow相关的代码了。例如: ```python import tensorflow as tf # 创建一个简单的TensorFlow会话 session = tf.Session() # 测试TensorFlow是否正常工作 hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') print(session.run(hello)) ``` 这段代码会输出"Hello, TensorFlow!",证明你的环境已经配置成功,可以开始使用TensorFlow进行深度学习和其他相关计算了。