使用Pycharm运行TensorFlow，Virtualenv安装TensorFlow

使用Pycharm运行TensorFlow，Virtualenv安装TensorFlow

@(Machine Learning with Python)

系统：MacOS 10.13

本篇关注的是两个问题：

• 通过virtualenv创建虚拟环境，并在此环境下安装TensorFlow
• 在Pycharm下配置解释器，在Pycharm下运行训练代码

Virtualenv + Tensorflow

TensorFlow可以在Virtualenv虚拟环境下安装，也可以在Anaconda虚拟环境下安装，当然也可以在Docker环境下安装。具体的安装在TF官网上可以查到，但是需要科学上网才能访问到TF官网也是很迷。

这里摘录Virtualenv安装的方式。

virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow # 在个人主目录下新建一个叫tensorflow的虚拟环境source tensorflow/bin/activate # 进入虚拟环境easy_install -U pip # 如果已经有pip工具本步可省略pip install --upgrade tensorflow # pip安装tensorflowdeactivate # 退出虚拟环境

Pycharm配置

Python的脚本代码需要在解释器下执行，那么，我们需要执行的步骤如下：

• Pycharm -> Preference -> Project: Project name 下方 Project Interpreter
• 点开选择栏右方的下三角箭头 -> show all -> 点击 “+” -> Add Local
• 选择 “~/tensorflow/bin/python”
• 等待加载即可

加载完成后，代码里的import tensorflow as tf下方的红色波浪线消失，但是，代码运行那一栏的按钮都是灰色。

开始不理解为什么，后来才明白，最关键的地方在这里。。。

这是因为没有可选的执行配置，所以需要手动编辑一下。

如果没有配置，默认有一个Default，点击上方的”+”会根据默认配置生成一个可以用于执行代码的解释环境配置。

• 指定待执行脚本（入口）
• 选择解释器

前面设定过解释器，这里还可以重新选择，选择没有安装TF的解释器，那含有TF代码的代码就不能被正确解释。

至于Anaconda虚拟环境下的Python解释器的选择，和Virtualenv没有什么区别。

比如，我用Virtualenv在~/创建的名为tensorflow的虚拟环境，Anaconda下是/Applications/anaconda/envs/python27,一样的选择方式：都是去找到bin/python.

我的理解是，虚拟环境下的Python解释器是独立配置的，但是也可以用到全局安装的部分工具，用这个独立的解释器，就可以隔离安装一些有差异化的东西，比如不同版本的软件包等。

conda env list

列出Anaconda安装的虚拟环境。

source activate envname
source deactivate