windows安装anaconda tensorflow keras并在pycharm中使用

一、安装anaconda(确保安装python)

• 集成环境anaconda，安装numpy、scipy、six、matplotlib等几十个扩展包方便，python的大部分扩展包,都集成在anaconda
• python3.8.6
• https://www.anaconda.com “download”
  
  “next”-“I agree”-选择"all users"-“next”-更改目录-“next”-不勾选第一项(自己配环境变量)，勾选第二项-install-next-next-取消两个勾选
  安装目录：D:\software\anaconda
  勾选解释：
  1.不要勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable.”（“添加Anaconda至我的环境变量。”）。因为如果勾选，则将会影响其他程序的使用。如果使用Anaconda，则通过打开Anaconda Navigator或者在开始菜单中的“Anaconda Prompt”（类似macOS中的“终端”）中进行使用。
  2.选择Anaconda作为默认的Python编译器。这个选项会令诸如PyCharm、Wing等IDE开发环境自动检测Anaconda的存在。
  除非你打算使用多个版本的Anaconda或者多个版本的Python，否则便勾选“Register Anaconda as my default Python 3.6”。
• 配置anaconda环境变量
  系统变量-path中新建下面，配置好后重启。

D:\software\anaconda 
D:\software\anaconda\Scripts
D:\software\anaconda\Library\bin
D:\software\anaconda\Library\mingw-w64\bin
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• 测试

C:\Users\dulei>conda -V
conda 4.12.0
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二、安装tensorflow

• 使用anaconda安装

conda search  --full --name python//对于Anaconda中安装一个内置的python版本解析器，查看当前有哪些可以使用的python版本
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conda create -n tfpy38 pip python=3.8//创建名字为tfpy38的虚拟环境并安装python3.8
activate tfpy38//激活tfpy38环境 deactivate tfpy38//退出环境
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tensorflow cpu版本：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-cpu/

tensorflow_cpu-2.2.2-cp38-cp38-win_amd64.whl
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设置-Anaconda Prompt-python-cd到whl文件的目录位置

(tfpy38) D:\software\tensorflow>pip install tensorflow_cpu-2.2.2-cp38-cp38-win_amd64.whl
//遇到报错： which is not on PATH.解决：https://zhuanlan.zhihu.com/p/454816609
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• 验证

//tfpy38环境里python版本3.8.13
(tfpy38) C:\WINDOWS\system32>python
Python 3.8.13 (default, Mar 28 2022, 06:59:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
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>>> import os
>>> os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)//2.2.2
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三、pycharm中使用tensorflow

• 添加conda环境
  D:\software\anaconda\envs\tfpy38\python.exe
  
  配置好后 run是灰色就重启pycharm
• 测试

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
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输出2.2.2

四 、安装keras(依赖tensorflow)

tf在2.0之后完全集成了keras，使用方式

import tensorflow.keras
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