win10安装Anaconda+tensorflow2.0-CPU+Pycharm的图文教程

下面是详细的“win10安装Anaconda+tensorflow2.0-CPU+Pycharm的图文教程”：

1. 下载Anaconda

首先，我们需要从Anaconda官网下载安装包，可以在这个链接找到。根据你的操作系统选择相应的版本下载，然后运行安装程序，按照安装向导一步步完成安装即可。

2. 创建虚拟环境

为了避免安装其他库对原有环境进行污染，我们需要创建一个虚拟环境来进行操作。在命令行中运行以下命令：

conda create -n tensorflow python=3.7

其中，tensorflow表示环境名称，python=3.7表示使用的Python版本。

3. 激活虚拟环境

创建完虚拟环境后，我们需要激活该环境，以便我们能够在这个环境下安装和使用tensorflow。

在命令行中运行以下命令：

conda activate tensorflow

4. 安装tensorflow

在激活虚拟环境后，我们可以使用conda来安装tensorflow。运行以下命令：

conda install tensorflow

5. 安装PyCharm

PyCharm是一个非常流行的Python开发环境，我们可以从官网下载安装包进行安装。官网链接：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows。

6. 配置PyCharm

打开PyCharm，在菜单栏中选择“File”>“Settings”，然后选择 “Project Interpreter”，在右上角的下拉框中选择新建虚拟环境 中的 Python 解释器。

在菜单栏选择“File”>“New Project”，然后依次选择新建项目的存储路径和Python解释器。在创建项目时请注意选择已创建的虚拟环境。

示例一：使用tensorflow计算

接下来，我们可以通过一个简单的例子来测试一下我们的tensorflow安装是否成功。在PyCharm中创建一个新的Python文件，然后输入以下代码：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
a = tf.constant(2, name='a')
b = tf.constant(3, name='b')
c = tf.add(a, b, name='add')
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c)
    print(result)

然后，运行代码。如果没有错误，你将在控制台输出如下信息：

2.2.0
5

这表明你已经成功地使用tensorflow计算了。

示例二：使用keras训练模型

我们也可以使用另一个示例来测试tensorflow和keras的安装是否成功。在PyCharm中创建一个新的Python文件，然后输入以下代码：

import tensorflow.keras as keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
y = [0, 1, 1, 0]

model.fit(X, y, epochs=2000, verbose=2)

print(model.predict(X))

然后，运行代码。如果没有错误，你将在控制台输出如下信息：

[[0.12057507]
 [0.88497823]
 [0.9112146 ]
 [0.23809129]]

这表明你已经成功地使用tensorflow和keras来训练模型。

至此，我们已经完成了“win10安装Anaconda+tensorflow2.0-CPU+Pycharm的图文教程”的完整攻略。希望对你有用！