pycharm安装anaconda环境(anaconda 安装pycharm)
pycharm链接anaconda接口教程
Pycharm是一个非常好渗梁用的Python编译运行IDE，anaconda则用于管理Python中岁喊大各种各样的包。下面讲讲在Windows系统下让Pycharm能够使用anaconda管理的各种包。
1 找到编译器选项
首先打开Pycharm然后点击 File - settings ，然后就可以看到下图所示界面：
2 选择编译环境
然后点击添加本地编译环境：
接着选择环境，并浏览文件，注意是在Conda下：
最后根据anaconda的安装路径找到Python编译环境，本次演示中Python的环境位于 D:\Install\ANACONDA 路径下，请注意，此时选择环境乎竖时， 一定要选择你安装anaconda时的那个路径 ，不然anaconda管理的各种包是不能使用的。
注意：选择以Python开头的文件时，Pycharm可能没识别好，所以是带有问号的图标：
MAC PyCharm配置Anaconda环境
使用深度学习pytorch框架开发项目，新电脑需要配置环境。这里记录下，方便以扰穗后再次配置。
PyCharm：python开发IDE。
Anaconda：集成了常用的第三方库，项目开发缓昌卜中减少使用pip install命令安装。
System Interpreter - anaconda3 - python.app - python - 点击OK
到此，在迅森PyCharm中配置 Anaconda环境完成。
Pytorch简介、安装、知识社区
学习链接：
Facebook FAIR，简单可单步调改洞陵试，tensorflow的四倍学术引用量，社区和文档丰富
1. 安装anaconda
2. 创建、激活、退出虚拟环境
3. 查看显卡
mac电脑，显卡是Intel Iris Plus Graphics.
解决方案：?
4. 安装CUDA
已经不再支持macOS
5. 安装Pytorch
6. 检查pytorch安装成功
命令行进入python，如果import torch成功了，即可
注意如果本机安装多个python环境的话，键入python3，才是安装了pytorch环境
7. PyCharm配置环境
macOS参考这个 链接 。在核戚pycharm的编译环境中找不颤大到anaconda地址，后来发现安装地址为 /Users/jun/opt/anaconda3，应该是因为选择了“用户安装”的方式导致的差异。
1.?
将pytorch相关的NLP、CV库做了罗列和介绍，其中包括pytorch/text这样的原生轮子，也包括基于pytorch实现的算法，例如seq2seq。是非常好的学习材料
2.?? ? //pytorch的官方文档
3.?? ? //中文的手册
4.?? ? ?//pytorch社区，也是第一手资料的来源
TensorFlow的环境配置与安装以及在Pycharm的使用
TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持CPU+GPU。前者的环境需求简单，后者需要额外的支持。
一、安装Anaconda并配置环境
1，首先安装Anaconda,安装时确保勾选添加到环境变量的选项，可以不需要自己再另外配置环境变量
2，检查Anaconda是否安装成功： conda --version
3，检测目前安装了哪些环境：conda info --envs
4，检查目前有哪些版本的python可以安装：conda search --full-name python
5，安装不同版本的python，创建名为tensorflow的环境：conda create --name tensorflow python=3.7
安装完成之后按照提示激活环境： activate tensorflow
6，确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加：conda info --envs
7.检查新环境中的python版本：python --version
8.退出当前环境：deactivate
二，TensorFlow安装
首先activate tensorflow激活环境，在环境下开始安装，pip install tensorflow
安装时特别慢，可以使用国内镜像源： pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow -i
以上是使用豆桐帆瓣镜像地址，可以更换其他地盯轮伏址：
验证是否安装成功:
cmd 激活环境 activate tensorflow 输入python 然后键入:
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
tens1 = tf.constant([1,2,3])
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(tens1))
sess.close()
三，在Pycharm使用
首先安装好PyCharm新建python项目, Vitualenv Environment选择Anaconda3的python项目
Conda环境，选择之前凯携新建的tensorflow环境
四，TensorBoard的使用
（1)激活trnsorflow环境
（2)安装tensorboard
(3) 运行tensorboard
pycharm使用anaconda虚拟环境
添加解释器菜单的第二个就是我罩薯们的anaconda的选项了，点击后就可以看到下面右侧的界面。其中有物肢者饥枝两个选项，创建新的虚拟环境和选择已经存在的环境。
第一次进入pycharm它会直接提示你选择python解释器，也就是要去选定我们的环境。
anaconda所有的虚拟环境都存放在conda目录下的envs目录下，base虚拟环境除外，它是anaconda自己创建的一个虚拟环境。
像上面那样，选择完毕后就可以正常使用了。
补充：在这里补充下anaconda创建和删除虚拟环境的命令。
创建：
conda create -n name python==3.7
其中name和Python版本是可以自己选择的
删除：
conda remove -n name --all