PyCharm+Anaconda+Tensoflow+Python3.6环境配置

目录

Pycharm下载和安装

Pycharm的下载

Pycharm的安装

Anaconda下载和安装

Anaconda下载

 Anaconda安装

 Anaconda环境配置

测试安装

TensorFlow环境配置

在Pycharm当中配置Anaconda环境

在Tensorflow当中安装各类库

 运行ChatBot项目

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Pycharm下载和安装

Pycharm的下载

PyCharm官网下载：Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains

进入官网，点击Download

在新的页面中点击Other Version，为了更好的满足版本需求，此处我们下载 pycharm2019.1.4.0

下载完成，获得一个.exe文件

Pycharm的安装

1、双击exe，进入“欢迎安装”界面，直接下一步 

 2、进入“选择安装路径”界面，最好安装在空间充裕的盘符中，可以直接安装在软件下载文件夹中 ，选择好适合的路径以后，下一步

3、 进入“安装选项”界面，按自己需求选择，我是全选，下一步

4、进入“选择开始菜单”界面，可以重新取一个名字，下一步 

5、进入“安装过程”界面，等一会儿，安装完后，下一步

6、选择“现在重启”还是“稍后重启”，我选“稍后重启” 

7、如果以前没安装过，选择“不导入设置” ，点击“OK” 

8、 进入“许可协议”界面，选择“同意”，不同意也没办法，点击“continue” 

 

9、这个随便选，只想要你的统计数据 

 

Pycharm安装好后，接下来我们来安装python3.6对应的anaconda版本

Anaconda下载和安装

Anaconda下载

 为了后期环境配置，我们选择安装对应版本的anaconda，python3.6对应的anaconda版本为3-5.0.1，进入官网或者清华大学镜像网站去下载对应版本Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

如果想要下载更多版本，点击这里来确定对应的版本anaconda python 版本对应关系_anaconda对应python3.7__沥川往事的博客-CSDN博客，有一些无法找到对应版本的也可以下载最新版再安装虚拟环境。

 Anaconda安装

双击打开下载好后的.exe文件，进入“欢迎界面”

点击I agree

自己看情况选择，此处我选择Just Me

选择直接安装在D盘下，方便内存管理，不建议安在C盘下，自己设定地址D:\Anaconda

点击第二个，设置anaconda安装的python版本优先级最高，不管电脑是否还有其他版本

 开始安装，等待ing

 完成

 Anaconda环境配置

点击win键，输入高级系统设置并进入，添加anaconda路径

 

确定，完成环境变量的设置

测试安装

键入命令，若出现像这样的conda版本号即安装成功

 如果之前安装了其他版本的anaconda，需要使用Python3.6环境的可以使用切换虚拟环境的方式

输入下方代码查看当前anaconda存在的环境

conda info -e  或者  conda-env list

可以看到存在一个叫做root的环境，这个环境即是Anaconda安装的Python版本

Anaconda装的版本是3.6.3的，假如我们想使用3.7版本的，这时可以通过创建虚拟环境来实现，输入

conda create -n python37 python=3.7

 可能出现如下问题

解决方法anaconda创建环境时出现CondaHTTPError问题的解决办法_stella (*^▽^*)的博客-CSDN博客再次在anaconda prompt下执行创建环境的命令，成功~（再不成功就谢了！问题二：创建成功了文件夹，但是没有相应的python.exe。在anaconda prompt执行以下命令。问题一：直接创建失败，报错。https://blog.csdn.net/weixin_54483030/article/details/130524818?spm=1001.2014.3001.5502

 配置成功，查看

 发现较之前多了一个python37，我们到Anaconda安装目录查看envs文件夹下的python37

 点进去看发现这不就是一个python安装过后的文件吗，说是创建虚拟环境，其实是真实的安装了Python3.7，我们切换至3.7版本的，输入

activate python37

 切换成功后前面多一个python37，切换成功

TensorFlow环境配置

因为从清华镜像官网下载速度较快，所以我们采用此种方式

1.打开Anaconda Prompt

2.输入下面命令，利用Anaconda创建一个python3.6的环境，环境名称为tensorflow，有需要确认的地方都输入y

 注：启动Tensorflow，使用下面的命令行

activate tensorflow

 关闭Tensorflow，使用下面的命令行

deactivate

 3、输入下面的命令，进入tensorflow环境

activate tensorflow

输入下面的命令行，安装cpu版本的tensorflow;有需要确认的地方都输入y

conda install tensorflow

 此时查看Anaconda Navigator中的Environments，可以发现tensorflow已经安装好了

在Pycharm当中配置Anaconda环境

1、打开已经安装好的PyCharm，点击想要运行的项目。

2、点开file->settings，配置其中的interpreter

ok确认，成功

 此时可以看到右下角以添加进环境，等待加载完成后就可以运行项目

在Tensorflow当中安装各类库

1、在Anaconda Prompt中激活Tensorflow环境，输入命令：

activate tensorflow

 2、NumPy是存储和处理大型矩阵的科学计算包，比Python自身的嵌套列表结构高效。安装命令：

pip install numpy

3、Matplotlib是Python最著名的绘图表，提供了一整套和MATLAB相似的命令API，适合交互式制图，安装命令：

pip install matplotlib
# 不行的话用下面的语句
pip install scikit-image -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

4、jieba是优秀的第三方中文分词库，中文文本需要通过分词获得单个词语。安装命令：

pip install jieba

5、Panda是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。安装命令：

pip install pandas

6、tqdm是快速、可扩展的Python进度条，在Python长循环中添加一个进度提示信息，用户只需封装任意一个迭代器tqdm（iterator）。安装命令：

pip install tqdm

7、nltk模块中包含大量的语料库，方便完成自然语言处理的任务，包括分词、词性标注、命名实体识别及语法分析。安装命令：

pip install nltk

8、gensim是开源的第三方Python工具包，用于从原始、非结构化的文本中无监督学习到文本隐层的主题向量表达。安装命令：

pip install gensim
# 如果不成功，可能是gensim版本与python版本不匹配的原因，可以用如下代码
pip install gensim==3.8.3  # 3.8.3是python3.6对应的gensim版本

9、PyQt是创建GUI应用程序的工具包，它是Python编程语言和Qt库的成功融合。安装命令：

pip install pyqt5

10、安装sklearn，执行如下命令

pip install scikit-learn

 运行ChatBot项目

 终于成功了~

上述可能有错，欢迎大佬批评指正~