pycharm部署anaconda环境
Pycharm: python编辑器,社区版本
Anaconda:开源的python发行版本(专注于数据分析的python版本),包含大量的科学包
环境
基本指令(准备工作):
conda --version 查看anaconda版本/安装时候正确 conda upgrade --all 升级所有conda工具包(会非常耗时)
具体操作:
pycharm=>File=>Settings=>Project PythonFiles=>Project Interpreter=>“小齿轮”=>Add…
至此,跳转到 Add Python Interpreter 界面,下有两种部署环境的方法:
选择添加System Interpreter,使用新环境,地址为anaconda文件夹下tool文件夹中的python.exe
选择添加Conda Environment,使用已存在环境,地址为anaconda文件夹下envs文件夹下tool子文件夹中的python.exe
两种方法区别:
方法1使用的是anaconda自带的base环境
方法2使用的是自己创建的虚拟环境,其具体操作如下
在命令行中:
conda create -n learn python=3 //创建一个名为learn的虚拟环境并指定python环境版本为3 activate learn //切换至创建的learn虚拟环境,如果不添加参数则会进入base环境 conda install 包名 //进入创建的环境之后,使用该指令安装各种包 conda remove 包名 //对应install,卸载对应包 conda list //查看当前已经安装的包
上述过程创建的环境会保存在anaconda=>envs文件夹里
base环境中没有tensorflow包,展现出两种方法的优劣
下面在接着看下PyCharm配置anaconda环境
PyCharm是一款很好用很流行的python编辑器。Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。anaconda自带集成开发环境spyder。有些人不喜欢spyder的风格。个人感觉其提示功能也不及PyCharm。如果能将PyCharm配置anaconda环境,岂不美哉!接下来分享一下个人经验:
安装anaconda和pycharm的过程我就不废话了,比较简单。网上也有很大教程。我安装的PyCharm版本为2017.3.2(社区版)。
再完成两者的安装之后:
第一步,配置anaconda环境变量,在系统环境变量Path添加anacond的安装路径和其子文件夹script和library/bin。我是装在G盘,我的配置是"G:\Anaconda3;G:\Anaconda3\Scripts;G:\Anaconda3\Library\bin"。
第二步,为PyCharm配置anaconda环境。进入PyCharm,依次点击File->Default Setting->Project Interpreter
点击齿轮选择Add Local
我是选择第三个。之前认为理所当然是第二个,然而搞了半天不知怎么办。点击第三个选项卡,将路径选为anaconda安装路径下的python.exe,确定后成功配置anaconda环境。
之后,在该环境下创建的工程就可以使用anaconda中已有的库了。
总结
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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
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