Tensorflow使用Anaconda、pycharm安装记录

TensorFlow是一个开放源代码软件库，用于进行各种感知和语言理解任务的机器学习。Anaconda是一个开源的Python发行版，它进行了自动集成，使其易于安装、管理和使用。而pycharm则是一个强大的Python IDE，集成了许多功能，如调试、测试、版本控制等。下面将介绍TensorFlow如何在Anaconda和pycharm中进行安装。

在Anaconda中安装TensorFlow，可以通过现成的tensorflow环境进行快速安装。首先，我们需要确保已经安装了Anaconda，可以在终端中输入以下命令进行检查：

$ conda -V

接下来，我们需要创建一个名为tensorflow的新环境，可以使用以下命令：

$ conda create -n tensorflow python=3.5

创建完环境后，我们需要激活该环境，使用以下命令：

$ source activate tensorflow

或者使用以下命令：

$ conda activate tensorflow

激活环境后，我们可以使用以下命令在该环境中安装TensorFlow：

$ pip install tensorflow

安装完成后，我们可以使用以下命令验证TensorFlow是否已经成功安装：

$ python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

在pycharm中安装TensorFlow，也可以使用现成的环境进行安装。首先，我们需要先安装pycharm，可以在官网上下载相应版本的pycharm进行安装。安装完毕后，我们需要创建一个新的工程，并选择Python解释器。在弹出的窗口中，我们可以选择系统中已有的环境（包括Anaconda中的环境），或者创建一个新的虚拟环境。选择完成后，我们可以在项目的配置中增加相应的TensorFlow库，将项目与TensorFlow相连。

综上，可以看出，在进行TensorFlow的安装时，我们可以通过Anaconda中的环境或者pycharm中的解释器来安装相应的库，便于我们进行TensorFlow的使用和开发。