在Anaconda框架中搭建Tensorflow虚拟环境及在Pycharm工程中引用

我们玩Python的AI者们可能都熟悉的python框架Anaconda，该框架涵盖了比较全的Python包在其中，装上就可以直接import很多包，用起来很爽。目前也分为Anaconda2和Anaconda3。

Pycharm是我们最熟悉的Python的开发IDE，运用Pycharm调试起Python代码来也是得心应手。

但是在Anaconda上安装tensorflow的时候出现了环境冲突问题。

我的环境是：Ubuntu16.04 + Anaconda3(Python3.7)

这里还有一点我常用的说明点，就是在Anaconda环境中安装包的时候，我一般优先选择 Anaconda cloud安装，如下图搜索

得到

从图中选择对应的包，点击进去。（知识点：Conda – forge是另一个Python发行版，以社区维护为主，和Ananconda并不是完全兼容）

安装命令为：conda install -c anaconda tensorflow

按照如此命令安装一般不会出现非fatel的Error，屡试不爽。但是我们在Ubuntu的teminal中直接执行会出现于Ananconda之间的冲突错误。

此时另一项技能上线了：Anaconda虚拟环境。

首先执行：conda create -n tensorflow_envir python=3.7 建立环境

然后执行：conda activate tensorflow_envir 启动环境

于是Teminal中出现

之后我们的操作都是在tensorflow_envir 虚拟环境中了，虚拟环境的目录在Anaconda安装目录的/envs 子目录下，这时再执行tensorflow的安装命令，不会出错。

Tensorflow安装在了虚拟环境中，因此也只能在虚拟环境中引用。下面Pycharm出场了。我们用Pycharm新建一个工程，命名为tensorflow_project。

在该工程中进行一系列设置进入之前建立的tensorflow_envir虚拟环境。

1）File –> Setting –> Project:tensorflow_project–>Project Interpreter

如图选择 Show All，点击‘+‘新增，进行如下选择

保存后，则完成了Pycharm工程对tensorflow_envir虚拟环境的设置。

OK，你可以随心所欲地应用tensorflow进行开发了。