conda 搭建tensorflow-GPU和pycharm以及VS2022 软件环境配置

一、TensorFlow 环境配置安装

1. Anaconda下载安装

1.1 下载地址

清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

1.2 安装

一定要记住此次的安装位置，后续创建的虚拟环境需要在此路径下寻找

一定要勾选添加到path环境，不然终端没发使用conda命令，需要自己conda配置

点击安装，等待安装完成后打开windows 命令终端，输入 conda --v，出现如下版本号就安装完成

2.conda创建tensorflow环境

创建Python虚拟环境是为了更好的管理Python包，有的环境需要安装的包版本不同，可能造成环境冲突

2.1 打开windows 命令终端，输入 conda create -n tensorflow python=3.7，其中tensorflow为需要创建虚拟环境的环境名，该命令为创建一个Python版本为3.7、环境名为tensorflow 的虚拟环境，conda env list 查看已创建的虚拟环境

该虚拟环境创建位置在，你安装的anaconda安装路径下的envs 文件夹下

2.2 安装cpu版本tensorflow

1. 进入刚刚创建的tensorflow虚拟环境，activate tensorflow

2. 使用pip命令安装tensorflow，输入如下命令

安装tensorflow CPU 版本 pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple

3. 测试安装

2.3 安装gpu版本tensorflow

1、首先查看自己需要安装的tensorflow版本对应的cudn以及cudnn 版本

https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu

2、cuda以及cudnn 安装，参考下面博客安装

https://blog.csdn.net/qq_45723275/article/details/129061905?spm=1001.2014.3001.5502

3、使用pip命令安装tensorflow，输入如下命令

安装tensorflow GPU 版本 pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.douban.com/simple

4、测试安装

进入Python虚拟环境，输入Python后依次输入如下命令

import tensorflow as tf

tf.test.is_gpu_availale()

二、pycharm以及VS2022 环境配置

2.1 pycharm 软件安装以及环境配置

2.2.1 pycharm 软件安装

pycharm 安装以及软件破解，参考如下教程

https://mp.weixin.qq.com/s/hr0En_g2oRteAh6US562Gg

2.2.2 pycharm 软件conda环境配置

将tensorflow虚拟环境配置到pycharm

1. File->Settings

2. project->add

3. conda->existing

4. 找虚拟环境下的python.exe 文件

5. 现在可以在Python Interpreter 中找到之前创建的虚拟环境了，环境配置完成

2.2 Visual Studio 软件安装以及环境配置

2.2.1 Visual Studio 软件安装

VS软件安装简单，安装个人版即可，无需破解，网上安装教程较多，在安装时注意选择安装python开发即可

2.2.2 Visual Studio 软件conda环境配置

1. 创建python项目

2. 在项目解决方案资源管理器窗口中，找到python环境右击，选择添加环境

3. 现有环境->环境

找到之前创建的conda环境，如果conda安装没有问题，编译能够自动找到虚拟环境。

如果没有则需要手动添加，添加步骤如下

1. 在环境中选择自定义（Custom）
2. 前缀路径选择虚拟环境所在位置，注意此位置为你python.exe所在的文件路径