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" 默認(rèn)（pycharm已經(jīng)安裝；window10版本64位）
首先,，通俗講解一下三者關(guān)系:
pycharm是用來(lái)提高代碼高亮的（高亮就是關(guān)鍵字的顏色）以及格式化的
anaconda是提供python運(yùn)行環(huán)境,，還有一些常用的python計(jì)算庫(kù)
tensorflow目前我了解到是深度學(xué)習(xí)的框架
首先 安裝anaconda,，這個(gè)有官網(wǎng)，但是我試了幾次登不進(jìn)去,，于是換用清華開(kāi)源鏡像網(wǎng)站（能進(jìn)官網(wǎng)進(jìn)官網(wǎng)）
https://mirrors.tuna./anaconda/archive/
里面版本很多,，就找windows的64位的
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完成下載之后,，雙擊下載文件，啟動(dòng)安裝程序,。
- 注意：
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如果在安裝過(guò)程中遇到任何問(wèn)題，那么暫時(shí)地關(guān)閉殺毒軟件,，并在安裝程序完成之后再打開(kāi),。
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如果在安裝時(shí)選擇了“為所有用戶安裝”,，則卸載Anaconda然后重新安裝,，只為“我這個(gè)用戶”安裝,。
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選擇“Next”。
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閱讀許可證協(xié)議條款,，然后勾選“I Agree”并進(jìn)行下一步。
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除非是以管理員身份為所有用戶安裝,，否則僅勾選“Just Me”并點(diǎn)擊“Next”,。
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在“Choose Install Location”界面中選擇安裝Anaconda的目標(biāo)路徑,，然后點(diǎn)擊“Next”。
- 注意：
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目標(biāo)路徑中不能含有空格,，同時(shí)不能是“unicode”編碼。
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除非被要求以管理員權(quán)限安裝，否則不要以管理員身份安裝。
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在“Advanced Installation Options”中不要勾選“Add Anaconda to my PATH environment variable.”（“添加Anaconda至我的環(huán)境變量,?！保?。因?yàn)槿绻催x，則將會(huì)影響其他程序的使用,。如果使用Anaconda,，則通過(guò)打開(kāi)Anaconda Navigator或者在開(kāi)始菜單中的“Anaconda Prompt”（類似macOS中的“終端”）中進(jìn)行使用,。
除非你打算使用多個(gè)版本的Anaconda或者多個(gè)版本的Python,，否則便勾選“Register Anaconda as my default Python 3.6”。
然后點(diǎn)擊“Install”開(kāi)始安裝,。如果想要查看安裝細(xì)節(jié),，則可以點(diǎn)擊“Show Details”。
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點(diǎn)擊“Next”,。
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進(jìn)入“Thanks for installing Anaconda!”界面則意味著安裝成功，點(diǎn)擊“Finish”完成安裝,。
- 注意：如果你不想了解“Anaconda云”和“Anaconda支持”,，則可以不勾選“Learn more about Anaconda Cloud”和“Learn more about Anaconda Support”,。
- 驗(yàn)證安裝結(jié)果,?？蛇x以下任意方法：
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“開(kāi)始 → Anaconda3（64-bit）→ Anaconda Navigator”，若可以成功啟動(dòng)Anaconda Navigator則說(shuō)明安裝成功,。
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“開(kāi)始 → Anaconda3（64-bit）→ 右鍵點(diǎn)擊Anaconda Prompt → 以管理員身份運(yùn)行”，在Anaconda Prompt中輸入conda list,，可以查看已經(jīng)安裝的包名和版本號(hào),。若結(jié)果可以正常顯示，則說(shuō)明安裝成
打開(kāi) “開(kāi)始——>輸入Anaconda Prompt——>黑框中輸入”
輸入” conda env list “查看我的的虛擬環(huán)境
第一次打開(kāi)是只有第一個(gè)的,，我們輸入“conda create -n xxx python=3.x”
例如：“conda create -n tensorflow python=3.7”
建立了一個(gè)名為“tensorflow”的python版本為3,。7.*的虛擬環(huán)境
再輸入 “activate tensorflow”進(jìn)如我們新建的環(huán)境中?
安裝CPU的TensorFlow命令：
conda install tensorflow
安裝GPU版本的TensorFlow命令：
conda install tensorflow-gpu
最后一步,，在pycharm中配置anaconda環(huán)境
打開(kāi)
找到setting,，進(jìn)去后找到project interpreter，點(diǎn)擊最右邊的齒輪,，選擇add
點(diǎn)擊apply——>ok
測(cè)試是否成功
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
//保存pb
with tf.compat.v1.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
x = tf.compat.v1.placeholder(tf.int32, name='x')
y = tf.compat.v1.placeholder(tf.int32, name='y')
b = tf.Variable(1, name='b')
xy = tf.multiply(x, y)
# 這里的輸出需要加上name屬性
op = tf.add(xy, b, name='op_to_store')
sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
# convert_variables_to_constants 需要指定output_node_names,，list()，可以多個(gè)
constant_graph = tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['op_to_store'])
# 測(cè)試 OP
feed_dict = {x: 10, y: 3}
print(sess.run(op, feed_dict))
# 寫(xiě)入序列化的 PB 文件
with tf.compat.v1.gfile.FastGFile('model.pb', mode='wb') as f:
f.write(constant_graph.SerializeToString())
//加載pb并運(yùn)行
# tf.compat.v1.disable_eager_execution()
# sess = tf.compat.v1.Session()
# with tf.compat.v1.gfile.GFile('model.pb', 'rb') as f:
# graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
# graph_def.ParseFromString(f.read())
# sess.graph.as_default()
# tf.import_graph_def(graph_def, name='') # 導(dǎo)入計(jì)算圖
# # 需要有一個(gè)初始化的過(guò)程
# sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
# # 需要先復(fù)原變量
# print(sess.run('b:0'))
# # 1
# # 輸入
# input_x = sess.graph.get_tensor_by_name('x:0')
# input_y = sess.graph.get_tensor_by_name('y:0')
# op = sess.graph.get_tensor_by_name('op_to_store:0')
# ret = sess.run(op, feed_dict={input_x: 5, input_y: 5})
# print(ret)
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