一、用Anaconda进行TensorFlow 环境配置安装

Anaconda安装

在开源社区下载 Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64.exe，并按步骤安装。记得按步骤操作过程中，自动添加环境变量。

conda创建tensorflow环境

打开windows 命令终端，输入 conda create -n AINiuChen python=3.7，其中AINiuChen为需要创建虚拟环境的环境名，该命令为创建一个Python版本为3.7、环境名为AINiuChen的虚拟环境，可用conda env list 查看已创建的虚拟环境
该虚拟环境创建位置在，你安装的anaconda安装路径下的envs 文件夹下

安装gpu版本tensorflow

1.查看自己需要安装的tensorflow版本对应的cudn以及cudnn 版本

https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu

2、cuda以及cudnn 安装，参考下面博客安装

https://blog.csdn.net/qq_45723275/article/details/129061905?spm=1001.2014.3001.5502

3.进入刚刚创建的tensorflow虚拟环境，activate AINiuChen

4.我们这里用pip来自动下载安装相应tensorflow，首先更新了以下源（采用阿里的源，速度还不错）
pip config set global.index-url https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/

可以用pip config list查看更新情况

5.采用pip install XXX==Y.Y.Y来安装相关软件。我们提前下载了tensorflow_gpu-2.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl等库，因此安装采用pip install tensorflow_gpu-2.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl等。

6.最终完成Anaconda3下tensorflow_gpu安装
进入Python虚拟环境，输入Python后依次输入如下命令

import keras as keras
print(keras._version_)

能正确显示版本号即可

配置pycharm

1. 在项目中添加python Interperter， 在pycharm 2022版本中，依次在IDE上选择File—Setting—add Interperter—conda environment，
2. conda excutable 中选择Anaconda安装目录下scripts文件夹下conda.exe，系统自动导入conda想换环境，然后在exiting enviroment中选择 AINiuChen，即导入前面安装的conda 环境。
3. 后续即可在pycharm的Terminal中以pip方式安装卸载软件。

注意：

在File—Setting—Tools—Terminal中，将Shell path设置为cmd.exe