Tensorflow安装及在pycharm和jupyter中的配置步骤-CUP详细版

1、创建虚拟环境

输入以下命令创建虚拟环境，相当于搭建不同的房间来进行存储

conda create -n tensorflow python=3.6

出现以下界面，创建虚拟环境成功

2、激活虚拟环境

输入以下命令，激活我们创建的tensorflow的虚拟环境

conda activate tensorflow

3、安装tensorflow

在虚拟环境中输入以下命令，利用镜像进行下载，加快下载速度

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

但是此时报错，提示我更新pip

按照提示，输入以下命令，更新pip

python -m pip install --upgrade pip

出现以下界面，即pip更新成功

继续安装tensorflow的命令，重复上面的步骤，输入以下命令

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

出现以下界面，即按照成功

验证是否按照成功，输入以下命令

pip list

可以看到已经安装成功

4、在pycharm中配置tensorflow

（1）创建新项目

（2）配置解释器

如下图所示

进一步选择conda的环境

然后再选择我们所建立的虚拟环境tensorflow，再点击OK，然后回到带有选择解释器的界面，再点击create，此时tensorflow配置成功（）

（3）测试是否配置成功

新建py文件，输入以下代码进行测试

import tensorflow as tf
tensorflow_version = tf.__version__
print(tensorflow_version)

可以看到已经配置成功

5、在jupyter中配置tensorflow

(1) 输入以下命令，将ipykernel包安装到名为tensorflow的conda环境中，以便在该环境中使用Jupyter Notebook

conda install -n tensorflow ipykernel

出现选择，选择y

（2）在虚拟环境中创建新的内核

输入以下命令

python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "tensorflow"

出现以下界面即创建成功

（3）测试Jupyter中tensorflow是否配置成功

新建以tensorflow为内核的文件，输入以下代码进行测试，未报错，配置成功

import tensorflow as tf
tensorflow_version = tf.__version__
print(tensorflow_version)

到这里，tensorflow的安装以及在pycharm和jupyter中的配置就都成功啦，希望对大家有所帮助