Anaconda安装+在Pycharm中配置+安装Tensorflow-gpu
1.安装anaconda
简介：
Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。
Anaconda具有如下特点：
开源
安装过程简单
高性能使用Python和R语言
免费的社区支持
其特点的实现主要基于Anaconda拥有的：
conda包
环境管理器
1,000+开源库
（简介引用自https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5）
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42550800/article/details/112855054
下载anaconda
官网下载挺慢的，建议清华镜像~
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
一步步按照默认设置安装anaconda
打开cmd输入conda list 。其中输出的第一行为anaconda的安装地址，以下多行为已经安装的包。
anaconda3 安装完成
2. 安装pycharm
一步步正常安装即可
官方下载地址 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
社区版是完全免费的，商业版需要激活，初学者可以选择社区版
默认安装
配置解释器
选择file -> settings
定位到安装anaconda的位置下的python.exe文件
这里如果想让此修改对所有项目通用，勾上最下面的Make availabe to all projects，建议勾选一下~
点击OK
3.安装tensorflow-gpu
3.1首先查看一下自己的NVIDIA所支持的最高版本的cuda
帮助->系统信息->组件
3.2换源
首先为anaconda换一个国内的源！！不换真的太太太太慢了！而且很容易下载失败（血泪史）
打开Anaconda prompt
输入命令
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
#设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
这样就换好源了~
可以用如下命令查看channel的设置：
conda config --show channels
3.3更新Anaconda
这时若直接安装Tensorflow-gpu，可能会报这样的错导致安装失败
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve
所以这里我们先更新一下Anaconda就可以避免，我也不知到为什么啊啊啊啊啊可能从清华镜像下载的有问题？？
输入以下命令：
# 1.
conda update -n base conda
# 2.
conda update --all
3.4 安装tensorflow-gpu
在Anaconda prompt 中直接输入
conda install tensorflow-gpu
conda 会自动帮你下载对应 cuda 和 cudnn，帮你处理依赖，真正的一键安装。
若想安装cpu版本则直接输入conda install tensorflow即可。
然后它就会自动开始下载包，大概需要十几分钟请耐心你等待~
An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.
HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.
若出现这种问题只是因为网不好没有下载成功，重复上述命令即可。
3.5安装成功后整个页面会被清空然后出现done表示完成~
conda list查看一下当前已经安装的包
发现有tensorflow-gpu
4.安装TensorFlow
Tensorflow安装
简介：
TensorFlow?是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。
Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。
TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API） 。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码 。
开始安装：
1、创建一个新的conda
在开始菜单中，找到Anacaonda3，启动Anaconda Prompt
#[env_name]需替换为你的环境名，例：conda create -n TF2.4 python=3.8
conda create -n [env_name] python=3.8
2、修改pip源为阿里源（可跳过）
该步骤主要考虑到国内的网络环境，可以将pip的源地址修改为国内的地址
按 Win+E 启动文件资源管理器，在地址栏输入 %APPDATA%
新建文件夹并命名为pip
创建文件命名为pip.ini，并输入
[global]
timeout = 6000
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
trusted-host = mirrors.aliyun.com
3.安装cuda
#[env_name] 为你刚创建的环境名称
conda activate [env_name]
如图，conda create -n TF001 python=3.8创建了 tensorflow环境， conda activate TF001 激活环境
5.删除conda 环境
5.1
conda remove -n name --all
#anaconda查看环境包
conda info --envs