接下来介绍spyder和pycharm的相关编译环境搭建

第一步：官网：https://www.anaconda.com/download 去下载，选择Python3.6 version。

第二步：安装Anaconda

安装过程中，注意下图沟第一个一定要打勾，第二个可以选择不勾，其他next就可以了

安装完成后，进行测试。如出现下图就证明配置完成。

打开Anaconda prompt，输入清华仓库镜像，可以让更新更快

配置如下

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

创建名为TensorFlow的conda环境

输入

conda create -n tensorflow pip python=3.6

完成后输入

activate tensorflow

安装完成后，想要spyder和ipython中使用TensorFlow，操作如下

打开Abaconda Navigator

安装spyder。

完成后，Spyder(TensorFlow)就出现了

打开它，进行测试。

TensorFlow的安装配置就完成了。

安装pycharm的话,就不用安装spyder

pycharm安装如下：

可以从官网Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains下载PyCharm安装程序。

安装完成后

选择注册

https://blog.csdn.net/u014044812/article/details/78727496

注册完之后pycharm，导入环境

选择Settings...,找到project Interpreter

找到你anaconda下的python.exe点击OK，然后apply就OK了

更新指令

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow 

conda update python

conda update conda

pip指定镜像源安装

pip国内的一些镜像源

  阿里云 Simple Index 
  中国科技大学 Simple Index 
  豆瓣(douban) Simple Index 
  清华大学 Simple Index 
  中国科学技术大学 Simple Index

临时指定：
可以在使用pip的时候在后面加上-i参数 
pip install TensorFlow -i Simple Index

这样就可以在pip下载安装TensorFlow的使用 清华大学的镜像源，安装其他模块的时候同样使用

中科大镜像源（安装pytorch及部分模块有问题），如果出问题就把https变成http     

conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

conda config --set show_channel_urls yes

http:

conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

conda config --set show_channel_urls yes

永久指定：

1、WIN+R，输入     %APPDATA%   ，创建一个文件夹命名pip。

2、进入pip文件夹，新建文本文件，修改名字及后缀为 pip.ini

3、打开pip.ini，输入内容

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

保存，然后随便安装一个模块试下吧。

安装pytorch

镜像加入清华源或者用原始镜像（清华pytorch镜像源）

conda config --add channels Index of /anaconda/cloud/pytorch/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

conda指令： 自行加等号选择版本 ，安装的时候看一下build那一列的信息

下划线 后面是否和上图类似，如果是CPU，则安装就是cpu版，建议根据pytorch官方conda指令安装。

conda install pytorch=1.5 torchvision cudatoolkit=10.1  

pip指令   

可先进入这个网站查看想要下载的版本https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl(包含了cudatoolkit)

pip install torchvision

print(torch.cuda.is_available())  看下cuda是否可用

print(torch.version.cuda)

 测试程序

arr= torch.Tensor(3,3)

arr=arr.cuda()

print(arr)

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