环境准备

Anaconda

1.卸载当前已安装的python

2.安装Anaconda

3.配置Anaconda

配置环境变量

# 配置Anaconda主目录
ANACONDA3_HOME D:\DevApp\Anaconda3

# 配置相关子目录
%ANACONDA3_HOME%
%ANACONDA3_HOME%\Scripts
%ANACONDA3_HOME%\Library\bin
%ANACONDA3_HOME%\Library\mingw-w64\bin

配置镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

配置数据路径

编辑Anaconda配置文件，更改环境路径、包路径

配置文件地址 C://用户/用户名/.condarc

envs_dirs:
  - D:\DevApp\Anaconda3\envs
pkgs_dirs:
  - D:\DevApp\Anaconda3\pkgs

配置完成后可验证配置内容：

conda info

执行初始化，重启电脑：

conda init --system --all

4.创建Anaconda环境

进入Anaconda Navigator Environments, 点击左下角 Create 创建新镜像，输入名称、选择Python版本后等待镜像创建完成

本文中创建了两个环境: python_37 tf_env

# 查看环境列表
conda env list

# 切换环境（仅对当前shell生效）
conda activate 环境名称

# 退出环境
conda deactivate

5.PyCharm配置

配置编译器

环境创建完毕之后，在PyCharm的编译器设置中，将所需环境的python.exe添加进去

配置终端

如果你希望在PyCharm中能快捷进入某个环境的Python终端,那么可以将内置的终端进行修改，加载指定环境的Python终端

cmd.exe "/K" D:\DevApp\Anaconda3\Scripts\activate.bat python_37

如果不基于PyCharm进入指定环境的Python终端，你需要手动运行Anaconda Prompt，并输入对应的命令才能进入指定的环境：

# 进入环境
conda activate 环境名称
# 退出环境
conda deactivate 环境名称

（可选）将Windows的PowerShell设置为默认进入Anaconda：

# 在powershell中执行初始化语句
conda init

# 如果你想撤回该操作
conda init --reverse

pytorch

安装支持cuda的pytorch

# 卸载已有torch相关软件（如已有的话）
pip uninstall torch torchvision torchaudio

# 安装支持CUDA的PyTorch​
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

检查pytorch是否安装成功：

import torch
print(torch.__version__)          # 应该显示类似 2.7.0+cu121
print(torch.version.cuda)         # 应该显示12.1
print(torch.cuda.is_available())  # 应该返回 True
print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 应该显示 "NVIDIA GeForce RTX 4070"

tensorflow

进入Anaconda的指定环境(如tf_env)，运行如下命令：

pip install tensorflow

检验tensorflow是否安装完成：

1.使用PyCharm打开项目 2.设置项目的编译器为tf_env 3.打印版本号

import tensorflow as tf  
print(tf.__version__)