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在 PyCharm 2017.2.3 中设置 Anaconda 5.0.0 中配置的多Python环境

运行 PyCharm 2017.2.3 会看到如图所示启动界面

单击 Configure 菜单，可以看到 Settings 菜单项。

单击 Settings 菜单项，出现 Default Settings 对话框。

在左侧可以看到 Project Interpreter 设置栏，单击 Project Interperter 设置栏。

展开 Project Interpreter 下拉列表，可以看到 PyCharm 2017.2.3 能识别出 Anaconda3 5.0.0 默认的 Python 环境。

为添加新的 Python 环境，单击右侧齿轮，可以看到如图所示菜单。

单击 Create VirtualEnv 可以创建一个 Python 的虚拟环境，不过这个环境就需要手工管理，不能依赖 Anaconda3 5.0.0 管理了。

单击 Add Local 菜单项，将出现 Select Python Interpreter 对话框。

此处需要输入 Python 解释器的路径，为了查找前面在 Anaconda3 5.0.0 中创建的 TensorFlow 环境，启动 JupyterLab 0.27.0。基于已经识别的 TensorFlow 环境创建一个Notebook，或者直接进入控制台 Console亦可。

导入 sys 包

import sys

查看解释器的路径

sys.executable

'C:\\Users\\huzh\\AppData\\Local\\conda\\conda\\envs\\TensorFlow\\python.exe'

此处的结果即为我的电脑上的 Anaconda3 5.0.0 中创建的 TensorFlow 环境的解释器的路径。在 Select Python Interpreter 对话框中输入该路径，即可自动定位到解释器。

单击 OK 按钮后，既可显示看到 PyCharm 2017.2.3 在该解释器中扫描到的包，可以看到其中包含 TensorFlow 包。

如果选择自动识别的 Anaconda3 5.0.0 默认的解释器，就没有这个包了，说明在 PyCharm 2017.2.3 正确配置了之前创建的 TensorFlow 环境。

单击 OK 按钮确定设置后，回到 PyCharm 2017.2.3 欢迎窗口，单击 Create New Project 按钮。

出现 New Project 对话框，在 Interpreter 下拉列表框中选择刚才设置的 TensorFlow 环境的解释器。

在项目中创建文件，输入程序员祖传祈福开光代码：

import tensorflow
hello = tensorflow.constant('Hello, Tensor Flow!')
session = tensorflow.Session()
print(session.run(hello))

b'Hello, Tensor Flow!'

可以看到配置成功。

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