在 Windows 上将 Tensorflow 与 Anaconda 和 PyCharm 一起使用

Posted 2023-02-23

【中文标题】在 Windows 上将 Tensorflow 与 Anaconda 和 PyCharm 一起使用

【英文标题】：using Tensorflow with Anaconda and PyCharm on Windows

【发布时间】：2017-10-18 23:41:11

【问题描述】：

我在 Windows 10 64 位上使用 Anaconda 4.3.1 64 位。我已经按照this成功安装了Tensorflow（CPU）。测试程序在 command 行中运行，但不在 PyCharm 中。问题是它只适用于 activate tensorflow。

我按照Pycharm anaconda import tensor flow library issue 中的步骤进行操作（“您需要执行以下步骤：”）。现在似乎加载了 tensorflow，但我收到了一个新错误：

导入错误： 导入多数组 numpy 扩展模块失败。最多 您可能正在尝试导入失败的 numpy. 如果您正在使用 numpy git repo，请尝试 git clean -xdf（删除所有 文件不受版本控制）。否则重新安装 numpy。

如何在 PyCharm 中使用 TensorFlow？ （顺便说一句：Tensorflow 在我的 Fedora VM 上与 PyCharm 配合使用。）

编辑：

我可以将 TensorFlow 与 Jupyter 一起使用吗？从 Anaconda 菜单运行“Jupyter (tensorflow)”时，控制台窗口打开并立即关闭。

【参考方案1】：

当 PyCharm 打开时： 如果您导航到首选项：项目：项目解释器。您可以在那里创建自己的 virtualenv（然后手动安装所需的包）或确保您已为您的项目选择了 anaconda python 解释器。

【讨论】：

你能详细说明一下吗？我必须使用哪些设置来创建我的 virtualenv？ Anaconda Python 解释器已被选中。

对于 virtualenv，我会使用任何你拥有的最有效的解释器。这可能是蟒蛇。然后你给它起一个名字（我大多选择一个和我的项目相似的名字）。然后在同一个菜单（项目解释器）中，您会看到已安装的软件包列表。如果要安装 TensorFlow，请单击左下角的 + 并选择 tensorflow。按安装包，它应该可以工作。如果你有任何缺失的依赖项，你可以用同样的方式安装它们。

附带说明，您应该在此 virtualenv 中运行您的文件以使其正常工作。如果您使用 pycharm 运行脚本，这将自动完成。如果你坚持从命令行运行你的脚本，你需要先挂载你的 virtualenv。安装 virtualenv 包装器后，只需键入：“workon ”，然后您就可以运行脚本了。

谢谢。添加 TensorFlow 时，我收到错误“正在收集 tensorflow==1.1.0rc2 找不到满足要求 tensorflow==1.1.0rc2 的版本（来自版本：）没有找到 tensorflow==1.1.0rc2 的匹配分布”（The其他版本的 tensorflow 也一样。）

这太奇怪了。这似乎是这个特定包的问题。 ***.com/questions/38896424/… 似乎提供了一些解决方案。你可以试试这些。希望你能弄清楚！

【参考方案2】：

如果关注official instructions，您已经创建了一个名为 tensorflow 的虚拟环境。环境位于Anaconda3\envs\tensorflow目录，其中Anaconda3是Anaconda安装目录。您只需将 PyCharm 指向位于那里的python.exe。

PyCharm 中的设置路径是这样的：

设置->项目解释器->添加本地->Virtualenv环境->现有环境

将解释器指向Anaconda3\envs\tensorflow 目录中的python.exe。

【参考方案3】：

我建议安装babun 并在那里创建一个带有virtualenvwrapper 的virtualenv 并安装在该环境中。

完成此操作后，只需在您创建的 virtualenv 的相关目录中选择python 二进制文件，即~/.virtualenvs/myenv/bin/python 或~/.virtaulenvs/myenv/usr/bin/python

【讨论】：

如何使用virtualenvwrapper 创建virtualenv？我应该在这个环境中安装什么？

检查github.com/babun/babun/issues/147，你也关注tensorflow.org/install/install_windows 吗？

【参考方案4】：

在导入任何其他内容之前，请执行此操作

import sys
print(sys.path)

import os
print(os.environ)
print(os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'])

从命令行（当 TF 工作时）和从 PyCharm（当它不工作时）。如果您发现任何相关差异，请进行相应调整（在 PyCharm 中定义环境变量等）