打开Anaconda Prompt

创建虚拟环境

激活环境

打开安装好的pycharm

新建一个项目，环境选择刚刚配置好的虚拟环境，至此anaconda配置的虚拟环境就链接到pycharm中了。

（在原有项目里，如果需要用到配置的虚拟环境，则修改一下python编译器即可，选择配置的虚拟环境编译器）

创建TensorFlow环境

激活

使用豆瓣镜像

之前好多博客说清华镜像，我不知道是什么原因一直安装失败，这个还挺快，能下载

另：

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/

测试是否安装成功

测不出来啊无语，用：

错误描述：

dlerror: cudart64_110.dll not found

解决方法

cudart64_110.dll free download | DLL‑files.com下载

解压会出现如下文件：cudart64_110.dll

把cudart64_110.dll复制粘贴到：

在64位版本的Windows中，32位DLL文件的默认文件夹是C:\Windows\SysWOW64\，64位DLL文件是C:\Windows\System32\。

指定 Python 的相应版本来下载：

不可以，python3.9.16 对应的2.6.0

报错：TypeError: Descriptors cannot not be created directly.

If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0.

解决方案：

输入

将现有版本的卸载，

然后输入

出错

ERROR: Cannot unpack file C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Temp\pip-unpack-bph4anlw\simple.html (downloaded from C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Temp\pip-req-build-pbmos7b8, content-type: text/html); cannot detect archive format

ERROR: Cannot determine archive format of C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Temp\pip-req-build-pbmos7b8

解决方法：换源 但无果

反复：pip install protobuf==3.19.0

报错：

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.

tensorboard 2.12.0 requires protobuf>=3.19.6, but you have protobuf 3.19.0 which is incompatible.

解决：安装3.19.6版本

没成：

conda create -n tf18 python==3.6

GPU版

用activate env 打不开虚拟环境：使用conda activate env就能打开了

再：

总之在安装了，不知道情况怎么样

不行，再次报错：

protobuf requires Python '>=3.7' but the running Python is 3.6.0

You are using pip version 9.0.1, however version 23.0.1 is available.

You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.

解决方法：先更新pip，即

做完这一步再重新安装TensorFlow

可以了

退出虚拟环境：

keras镜像安装代码如下：

卸载环境