零基础安装tensorflow-cpu/gpu+导入pycharm内核

首先进行第一步：我的电脑是windows11系统，需要先下载Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64这个软件。教程最后我会把所需软件安装包都放在云盘中，当然也可以自己在官网下载。Anaconda | The World's Most Popular Data Science PlatformAnaconda is the birthplace of Python data science. We are a movement of data scientists, data-driven enterprises, and open source communities.https://www.anaconda.com/

下面是Anaconda3安装过程

接下来就一直下一步就行

安装好以后，如果前面自动变量能勾选上，这一步可逃过，选不上的就照着来。首先需要配置环境变量，右键此电脑，打开属性，点击高级系统设置

点击环境变量

然后双击系统变量中的Path ，点击右边新建按钮，根据自己的Anaconda安装路径添加我图中框选出来的四条路径（每个人的路径可能不同，注意区分），然后点击确定即可。

环境变量添加好以后，就可以进行下一步操作了。

点击状态栏开始按钮，打开所有应用，找到Anaconda3文件夹，然后打开命令窗口

进去以后是这个样子，前面有个（base）

在窗口中输入：conda create -n tensorflow python=3.7 （里面这个tensorflow是你虚拟环境名字，名字可自定义，我的叫tf2x），过程中需要联网，因为后面这个python=3.7是在虚拟环境中下载安装python3.7的意思，虚拟空间中的python版本和本机的没关联，本机不用把已安装的python版本和这个对应。然后有个提示，输入y就可以。

记住这不是安装了tensorflow，而仅仅是创建了一个tensorflow的虚拟环境并装了python3.7,我们要在这个虚拟环境中安装tensorflow。

使用conda env list 命令可以看到我们刚才新建的名为tensorflow的虚拟环境。

创建好以后，我们激活环境，使用conda activate tensorflow(你定义的是什么名字就输入什么)，进去以后前面的（base）会变成（tensorflow），表明环境从base进入了tensorflow

然后我先说一下cpu和gpu的两种安装方式，cpu版本所有电脑都可以安装，gpu版需要你的电脑有独立显卡，这个我就不过多赘述，得有显卡。

先说安装cpu版的方法，在tensorflow虚拟环境下，输入：

pip install tensorflow-cpu==2.3.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

这条命令是用来下载tensorflow，-i 是调用临时镜像源下载后面网址是清华源，你也可以自己替换其他源，搜索国内pip镜像源就可以，回车然后等待。

下载完成以后，我们来验证一下，输入python，然后输入

import tensorflow as tf

tf.__version__

返回结果为：2.3.0

这样tensorflow-cpu版就安装完成了

顺带提一嘴，删除虚拟环境的命令是

conda remove -n tensorflow --all

然后就是tensorflow-gpu版的安装方式，还是和上面步骤一样，创建一个名为tf-gpu的虚拟环境，然后激活环境，跟cpu版不一样的是，你需要下载cuda和cudnn。这里强调一下，tensorflow的版本需要和cuda、cudnn对应，百度搜一下他们的版本对应表就行。实际上不难

我直接把命令打出来，一步一步走就可以。

conda create -n tf-gpu python=3.7

conda activate tf-gpu

conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

然后等待安装完毕。

最后的验证

import tensorflow as tf

version = tf.__version__

gpu_ok = tf.test.is_gpu_available()

print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok)

返回结果为下图所示

如果为use GPU False说明没有安装成功

接下来安装成功以后，就是安装一些工具和库（如果有需求的话）

pip install keras==2.3.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

pip install opencv-python==4.3.0.36 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

conda install pandas

最后是安装pycharm和导入内核

安装过程没啥好说的，主要说一下如何把tensorflow内核导入pycharm中

点击设置

点conda环境，选择浏览可执行文件

找到Anaconda3安装路径下的conda.bat文件，选中后点击OK

点击右边的加载可执行文件按钮

加载完成后选择你安装好的tensorflow环境即可，然后点击OK，右下角会有个进度条，等它走完就可以了

如果想要导入jupyter Notebook中，需要输入以下命令

conda activate tensorflow(自己的虚拟环境名字)

conda install ipykernel

python -m ipykernel install --name tensorflow(自己的虚拟环境名字)

pip install paddlex -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

如果报错，安装一下这个软件。软件我会上传到网盘，然后重启电脑。

输入以下命令

conda activate tensorflow(自己的虚拟环境名字)

conda install git

conda install cython

pip install git+https://gitee.com/jiangjiajun/philferriere-cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

pip install paddlex -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

最后测试一下，进入jupyter Notebook

网盘地址：

tensorflow所需软件 https://www.aliyundrive.com/s/w7rGGTj4LBS 提取码: 8ed9 点击链接保存，或者复制本段内容，打开「阿里云盘」APP ，无需下载极速在线查看，视频原画倍速播放。

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