Python pycharm中的张量流

我试图在Pycharm中使用Tensorflow，我在设置中选择了Python解释器Anaconda，并添加了Tensorflow包，但它似乎不起作用。另外，我在Anaconda提示符write

pip install tensorflow

下进行了安装，但它仍然不工作，并出现以下错误： 没有名为“tensorflow”的模块

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有人能帮我吗？非常感谢您

Tensorflow的安装可能会有点麻烦，如果您在anaconda之外进行安装，则安装过程会完全不同，因此我将不再赘述

这篇文档特别有用，也是我用来让tensorflow在我自己的电脑上工作的东西

如果您在tensorflow中只使用cpu，那么在anaconda命令提示符下运行该命令将为您创建一个用于tf的环境

conda create -n tf tensorflow
conda activate tf

如果您想将GPU与tensorflow一起使用，则需要检查各种情况，例如windows和linux将仅支持tensorflow 2.0的CUDA 10.0。也就是说，您可以使用以下设置GPU环境：

conda create -n tf-gpu tensorflow-gpu
conda activate tf-gpu

请注意，这可能不会导致工作环境取决于您的GPU ect，因此我建议您参考本页：

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作为个人补充说明：我强烈建议在组织和运行机器学习任务时使用jupyter lab，因为您可以将代码拆分为单元格，并对单元格中发生的事情进行标记说明，我发现这对可读性和组织非常有帮助。

Tensorflow的安装可能有点麻烦，如果你在anaconda外面做的话，这个过程是完全不同的，所以我就不赘述了

这篇文档特别有用，也是我用来让tensorflow在我自己的电脑上工作的东西

如果您在tensorflow中只使用cpu，那么在anaconda命令提示符下运行该命令将为您创建一个用于tf的环境

conda create -n tf tensorflow
conda activate tf

如果您想将GPU与tensorflow一起使用，则需要检查各种情况，例如windows和linux将仅支持tensorflow 2.0的CUDA 10.0。也就是说，您可以使用以下设置GPU环境：

conda create -n tf-gpu tensorflow-gpu
conda activate tf-gpu

请注意，这可能不会导致工作环境取决于您的GPU ect，因此我建议您参考本页：

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作为个人补充说明：我强烈建议在组织和运行机器学习任务时使用jupyter lab，因为您可以将代码拆分为单元格，并对单元格中出现的内容进行标记说明，我发现这对可读性和组织非常有帮助。

那么您可能无法使用正确的解释器运行它。我能知道什么吗是这样吗？检查这个答案，这可能也是你的问题。那么你可能没有用正确的解释器运行它。我怎么知道什么是正确的呢？检查这个答案。这可能也是你的问题。