pycharm配置环境变量win10,tensorflow安装pycharm

　　此前tf(以下简称Tensorflow)的相关开发是基于Linux和Mac的。最近发现tf已经支持win了，就在自己的win本上做了一些配置尝试，遇到了一些小坑。我也参考了一些前辈在网上留下的技术资料，所以用这篇文章来记录。

　　tf的GPU版本比CPU版本快很多，所以我更喜欢GPU版本。GPU版本需要计算机内置NVIDIA的独立显卡。我的电脑配置了8G内存，i5-7300hq cpu，GTX-1050 GPU。操作系统是win10。

　　目前win平台只支持python3.5，需要特别注意！我之前安装的最新版本的python3.6在执行pip命令安装tf时会报错！

　　1.安装anaconda。你可以从官方网站下载这个：https://www.continuum.io/downloads/

　　下载完成后，一步一步点击安装。安装完成后，我将：D:Users您的用户名Anaconda3Scripts path添加到环境变量中。Cmd方便使用康达。

　　2.如上所述，我安装了python3.6，我使用anaconda在cmd下运行以下命令来创建python3.5环境：

　　conda create-name tensor flow python=3.5

　　激活张量流

　　康达安装jupyter

　　康达安装软件

　　pip安装tensorflow-gpu

　　3.安装NVIDIA显卡的两个驱动程序：

　　CUDA安装：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

　　下载一个exe文件后，一步一步点击下一步，完成安装！

　　CuDNN装置：https://developer.nvidia.com/cudnn

　　需要注册才能下载，我解压到驱动器C: C:cuda(添加到系统环境变量)。这里有个坑！在添加环境变量的时候，一定不要忘记添加C:cudabin，因为里面有文件cudnn64_5.dll。不加就报错！

　　4.然后运行pip安装-升级-忽略-已安装张量流-GPU。

　　5.为您的项目配置Pycharm的项目解释器，并选择上面创建的名为tensorflow的python3.5环境。

　　6.输入以下代码：

　　将张量流作为tf导入

　　hello=tf.constant(Hello！张量流’)

　　sess=tf。会话()

　　print(sess.run(hello))

　　运行：

　　以上结果表明配置成功！