win10+pycharm+Anaconda+Tensorflow+Numpy适用于机器学习下的安装版本和安装流程

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吐血安装好了tensorflow，此篇文章在翻阅许多前人的探索的基础上，总结了几条对从事机器学习的人在安装tensorflow过程中，以及安装版本导致的报错问题上的一般回答，本人才疏学浅，东西太多，可能很多地方也没有搞清楚，说清楚，只是在个人经验的基础上谈一点东西，如有很大错误，那就请再翻阅其他博文，嘻嘻...

win10系统已安装。

我们选择的编译器是pycharm,pycharm是JeBrains开发的python IDE，是一款功能强大的python编译器，具有跨平台性。

在安装朋友pycharm之前，我们先安装环境，这里选择的是Anaconda,因为它包含有机器学习涉及的conda、python以及许多已经安装好的包，例如numpy、pandas等等。

安装Anaconda的具体好处详见博客：https://blog.csdn/wq_ocean_/article/details/

一、

1.官网下载anaconda Python 3.7 version-64-Bit Graphical Installer-自定义安装路径-一直选择next。

详细地安装过程可以查找其他博客，根据使用的需要在安装过程中做适当的勾选即可。

2.安装完Anaconda之后检测一下是否安装成功。

2.1打开计算的最近添加中的Anaconda prompt

在Anaconda prompt中输入conda --version,若出现版本号则说明安装成功。

3.在Anaconda中安装tensorflow

3.1创建tensorflow环境，安装python3.7，anaconda prompt输入：conda create -- name tensorflow python=3.7

出现:Proceed ([y]/n)?,输入y确定，如：Proceed([y]/n)? y

3.2激活tensorflow环境

在anaconda prompt中输入：activate tensorflow，可以发现（base)变成（tensorflow)

如：

(base) C:\Users\...

变为：

(tensorflow) C:\Users\...

3.3检测tensorflow的环境添加到了anaconda中：conda info --envs

 

则添加tensorflow成功 

3.4检测当前环境中的python的版本：python --version

二、安装tensorflow

1.进入anaconda prompt，激活tensorflow环境：activate tensorflow

2.安装tensorflow的版本不宜过高，否则容易报错，因而安装1.15版本

:pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==1.15

3.检测是否安装成功：conda list

如：

#Name          version      Build Channel

tensorflow    1.15.0          ...

...

则安装成功

4.、验证功能正常

输入python进入代码环境

python 3.7.#

...

没有报错则证明成功。

至此，anaconda及其内部tensorflow（cpu)库的安装到此结束，接下来我们继续安装pycharm，链接：http://www.jetbrains/pycharm/dowload/#section=windows.

可以选择pycharm专业版和pycharm社区版，不过专业版需要许可证，可以通过机构邮箱进行申请；也可通过破解激活码，不过大多激活码都在2019年就失效了；还可以自行购买，支持正版，至于还有没有其他方式安装专业版，不太清楚。

不过对于大多数人而言，pycharm社区版也够用，所以安装社区版也可以，具体安装过程详见博文：http://blog.csdn/u011125673/article/details/

到这里基本的安装就结束了，下面就是打开我们安装的pycharm调环境，调整个别有坑的包的版本，打开pycharm,选择：新建一个new project.

接着添加编译器的环境：选择Existing environment，选择安装的tensorflow环境就可以了。

接下来，进入编译器，为了能够更大程度的使用tensorflow库，并使tensorflow环境下的包实现兼容，尤其一些常用的包，例如：numpy、matplotlib等等。

我们还需要在编译器里调整这些容易产生坑的库的版本，采取的一般方法是降低版本，对新手来说比较友好。

打开File- settings...-Project-python interpreter

如果版本可以先删除以前的版本，再选择一个自己想要的版本安装即可，这里可以看到我们已经安装的库及其版本。

这里可以选择我们需要的版本安装即可。

我刚开始numpy的版本是1.21程序一直报错：Cannot convert a symbolic Tensor to a numpy array.

这很容易想到是numpy的问题，因此我查阅很多人的分享，得到一个解决方案，降低numpyd的版本到1.20之下，后来就可以了，在这个过程中可能运行程序会出现其他库的版本不兼容问题，按照同样的方式选择合适的版本即可，不过肯定要自己去找一下的。

在我改变numpy版本到1.15时，我发现我的matplotlib库的版本就给我自动变到最新版了，所以调用matplotlib库又出了问题，试了几次，是他们版本之间可能有点不兼容的问题，因此我折中了一下，numpy版本安装了1.17.4，matplotlib安装了3.1.3就可以运行出数据和预测图了。

到这里关于python的安装和版本问题差不多就结束了，值得注意的是，tensorflow和机器学习所常用的一些库对版本的要求较高，尽量在安装不出错的情况下，根据自己的需求选择合适的版本，尽量在anaconda中安装tensorflow环境，安装pytorch也一样。即使安装出错，要重装，也要删干净之前安装的痕迹，尽量把它的注册表都删除。

希望对吐血安装tensorflow的朋友们能有一些帮助，如有错误，可以多多翻阅CSDN或者知乎上其他更优秀的博文。

本文标签： 适用于流程机器版本Pycharm