pycharm配置环境(pycharm配置环境 都是下载到哪)

pycharm+docker+GPU环境配置

? ?环境配置很麻烦特别是在实验室多个人用的服务器上，说不定哪天你的caffe就不能用了呢（手动狗头），那为了免受其苦就用了docker配置环境

? ?我这里ubuntu：14.04

1.首先安装docker，根据 docker官网 ，先在左边根据需要选择docker版本，推荐docker-ce（因为我只用过ce，蛤蛤蛤），再选择系统，然后照着流程搞就行。

为了避免麻烦或有其他问题最好把自己的用户加入docker 用户组，不然每次都要用sudo：

将 your-user 换成你要用的账户名就行。

2.要使用GPU的话还要安装nvidia-docker2，根据 这个 安装。

3.之后就可以根据需要pull镜像了,我这里是需要tensorflow,所以直接pull:

可以根据自己的需要search镜像如 docker search tensorflow ,一般选择star最多的,版本可以去 Docker Hub 上根据需要选择。

4.如果没有其他需求的话就可以直接食用了，食用方法：

运行之后就会进入创建的容器了，可以运行 nvidia-smi 看能不能正常使用GPU

因为pycharm实在太方便了，所以我就安装了pycharm，如果想要在pycharm里面使用docker容器是要用Professional 版本功能的，有学校邮箱可以去 pycharm官网 注册一下，可以免费用。

1.因为pycharm默认使用的是docker而不是nvidia-docker，直接用的话会用不了GPU，显示No such file：libcuda.so.1，所以我在这个问题上折腾了很久，在 这里 找到了解决方法，大致就是把默认的换成nvidia-docker：打开 /etc/docker/daemon.json ，将里面的内容修改为：

其实就是加了一个 default-runtime 。

之后重启守护进程：

2.配置pycharm（我用的2019.1版本，不同的可能不一样，大致相同）：

??打开之后File-Settings-Project-Project Interpreter

点击Project Interpreter一栏右边齿轮，选择Add...

然后选择Docker，Server应该能直接连上，在Image name一栏就能看到你pull的镜像，选择之后点击OK

等待一会，能看到镜像里面安装过的环境，直接点击OK就行，等待最下面进度条走完就可以直接使用镜像里的环境了。

中间过程折腾了很久，本来以为很简单，但是中间出了几次问题，装完之后就方便很多了，很多环境问题就再也不用发愁了。我去继续了。。。

Pycharm中如何设置Python的执行环境

我们知道Pycharm中自带了Python的运行环境，但是自带的版本并不好用。这时候就需要我们自己设置Python环境了。那么怎么设置呢？下面我给大家分享一下。

工具/材料

Pycharm

01

首先我们打开Pycharm软件，创建一个python项目，默认你会看到项目文件夹下面并没有执行环境，如下图所示

02

接下来我们点击顶部的File菜单，然后点击下拉选项中的Settings选项，如下图所示

03

然后会弹出Settings界面，我们展开Project选项，点击Project Interpreter选项，如下图所示

04

接着在右侧的配置界面中我们点击Project Interpreter的下拉框中的Show All选项，如下图所示

05

接下来在弹出的界面中点击右上角的加号，然后选择下拉界面中的Add Local选项，如下图所示

06

然后在Select Python Interpreter界面中我们选择本地的Python可执行文件，如下图所示

07

接下来回到Settings界面中，Python的运行环境就加载进来了，如下图所示

08

最后我们回到开始创建的Python项目界面中，这个时候你会看到External Libraries下面已经有我们配置的Python环境了，如下图所示

pycharm配置mysql数据库时怎么配置虚拟环境

pycharm配置mysql数据库时配置虚拟环境步骤如下。

1、打开pacharm新建项目，选择Flak类型项目。

2、Location：项目存放目录，一定要修改为自己创建项目的目录。

3、Newenvironmentusing：这种创建flask项目就是第一种由pycharm为falsk创建虚拟环境，这种方式特点是每次创建项目都会随之创建该项目的虚拟环境，虚拟环境存放路径就是项目路径。