Windows64位环境下PyCharm配置与运行TensorFlow

"在Windows 64位系统上使用PyCharm运行TensorFlow的步骤" 在Windows 64位环境下，使用PyCharm运行TensorFlow需要先安装必要的软件和库，这里主要涉及Anaconda3和PyCharm。Anaconda3是一个强大的Python发行版，它包含了众多用于科学计算的库，并提供了方便的包管理和环境管理功能，使得多版本Python的共存和第三方包的安装变得简单。 首先，你需要下载并安装Anaconda3。推荐下载针对64位Windows系统的Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe安装包。默认安装路径为C:\Users\ss，安装完成后，建议重启电脑以确保所有环境变量得到更新。 安装完Anaconda后，你可以通过其内置的命令行工具Anaconda Prompt来安装TensorFlow。在Anaconda Prompt中，你可以搜索可用的TensorFlow版本，例如输入`anaconda search -t conda tensorflow`。由于TensorFlow大多数版本主要支持Linux平台，你需要找到适用于Windows 64位的源。尝试使用`conda show nwan/tensorflow`命令查看可选源，如果当前源不可用，可以更换其他源，如`conda install --channel https://conda.anaconda.org/nwani tensorflow`。 安装完成后，你可以验证TensorFlow是否已成功安装，输入`conda list`命令会列出已安装的库，其中包括TensorFlow的版本。 接下来，安装PyCharm。这里推荐下载PyCharm社区版，它是免费的且功能齐全的Python集成开发环境（IDE）。安装完毕后，你需要配置项目解释器以便使用已安装的TensorFlow。 在PyCharm中，打开设置（File > Settings），进入项目设置（Project），然后选择项目解释器（Project Interpreter）。点击"+"按钮添加新的解释器，选择“Existing environment”，浏览并选择Anaconda3安装目录下的python.exe。这样，PyCharm就会识别到Anaconda中的Python环境，包括已安装的TensorFlow库。 完成上述步骤后，你便可以在PyCharm中创建新的Python文件，导入TensorFlow库，开始编写和运行TensorFlow相关的代码了。例如： ```python import tensorflow as tf # 创建一个简单的TensorFlow会话 session = tf.Session() # 测试TensorFlow是否正常工作 hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') print(session.run(hello)) ``` 这段代码会输出"Hello, TensorFlow!"，证明你的环境已经配置成功，可以开始使用TensorFlow进行深度学习和其他相关计算了。