配置环境 anaconda+python+pycharm+tensorflow+keras

按照下述步骤我在自己的电脑上安装成功了，给大家分享一下~
本人也是小白一枚，如果文中叙述有误，欢迎大家批评指正~

具体版本：

• python 3.7
• tensorflow 2.1.0
• keras 2.3.1

注：Anaconda是包含conda环境管理器的python发行版本，也就是说安装了anaconda就不用再额外下载安装python了

1. 在anaconda官网下载python3.7版本的anaconda

2. 按照指引安装anaconda

注：安装路径不能是中文的；安装时勾选加入环境变量那个选项

3. 安装tensorflow

打开Anaconda Prompt

创建tensorflow环境，命名为TF2.1，并标注python版本
激活TF2.1这个环境，注意到命令前边括号里的变化

安装英伟达的SDK 10.1 版本

安装英伟达深度学习软件包7.6 版本

【注：如果最后两条安装命令报错了，可能是你的电脑不支持tensorflow GPU的版本，可以看一下你的显卡是不是英伟达的，如果不是的话，那就装不了GPU版本的了。那就直接去掉最后这两条命令，接着往下安装tensorflow就行（这种情况下默认安装的是CPU版本）】

安装tensorflow 2.1

【附：用pip install直接安装某个包，是在国外的网站上下载包，速度很慢，所以可以采用加镜像的方式来加速。以后无论是下载哪个包，都可以按照下边这种方式： 】

pip install tensorflow==2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
通用命令：pip install 包 -i 清华镜像

可用的镜像：
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 清华大学
http://pypi.douban.com/simple/ 豆瓣
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 阿里云镜像
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学

检验一下是否安装成功

4. 下载并安装pycharm编辑器

下载社区版就够用了，只放了一张安装的关键步骤，其他的就正常下一步就行

5. pycharm配置使用

检查是否配置成功，输入下面这段测试代码：

import tensorflow as tf

tensorflow_version=tf.__version__
gpu_available=tf.test.is_gpu_available()

print("tensorflow version:",tensorflow_version,"\tGPU.available:",gpu_available)

a=tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b=tf.constant([1.0,2.0],name="b")
result=tf.add(a,b,name="add")
print(result)

输出结果如下时，就安装成功啦！！

6. 安装keras

keras是基于tensorflow的深度学习库，它的发行是为了支持用户快速实践，从而对tensorflow进行了再次封装。所以安装好了tensorflow之后，才能接着安装keras
注：正是因为这种依赖关系，所以keras和tensorflow 的版本有对应关系，版本不能对应错了哦~

https://docs.floydhub.com/guides/environments/ 可以在这个网站上查看版本对应关系

可以看到tensorflow2.1需要对应的是keras的2.3.1的版本（python的版本，虽然它写3.6，但3.7也没影响）

• 打开Anaconda Prompt 安装对应版本的keras：
  注意：执行下列语句会报错！！！！因为前边的环境没切换到tensorflow下
  
  正确的做法是，先conda激活一下 TF2.1，然后再安装
  
  测试一下是否安装成功，显示Using Tensorflow backend就成啦！！！：
  

7. 配置jupyter notebook

完成以上的步骤之后，在pycharm中是可以使用tensorflow和keras了，但是在base环境下的那个jupyter还是跑不了深度学习的哦。
所以我们要在TF2.1这个环境下（你懂的~注意命令行前边括号里环境的切换）重新安装一个ipython和jupyter

【但是在安装的时候，提示我一个小问题，说 You will need to adjust your conda configuration to proceed.
这是因为当前设置的镜像已经不支持该包了，需要重新更新一下
此时需要删除已经设定好滴默认镜像源，conda config --remove-key channels
然后再执行上边的conda install 去安装就没啥问题喽
参考的这篇链接：https://blog.csdn.net/weixin_41194129/article/details/107501955 】

• 安装完之后，可以看到又多了一个jupyter，直接打开使用就行啦~
  
  嘻嘻，测试一下成不成：
  

以上就是我的安装过程啦~~希望对大家有所帮助