Windows下Pycharm使用Tensorflow、Theano和Keras的方法

首先安装Anaconda x64版本（x86版本无法使用Tensorflow）。

更新2017-06-30

Tensorflow 1.2发布了，支持Python 3.6。因此无需再创建Python 3.5环境，也就是无需执行

conda create -n tensorflow python=3.5
activate tensorflow

用Anaconda安装Tensorflow（CPU版）

用Anaconda创建虚拟环境“tensorflow”，并安装python 3.5和tensorflow包。命令行执行

conda create -n tensorflow python=3.5
activate tensorflow
pip install tensorflow h5py matplotlib

将

Anaconda3\pkgs\python-3.5.3-0

目录下的python编译器剪切到

Anaconda3\envs\tensorflow

下（重要：没有此步骤则pycharm无法检测到tensorflow包。）

用Anaconda安装Tensorflow（GPU版）

如果你的机器有Nvidia GPU，先下载安装Visual Studio 2013，再从Nvidia官网下载安装CUDA 8.0 SDK（附带显卡驱动）。然后将上述命令中的

pip install tensorflow

替换为

pip install tensorflow-gpu

为了发挥GPU最大性能，还需要从Nvidia官网下载cudnn，并放置到CUDA SDK的lib目录下。

Pycharm设置编译器

进入

File->Settings

，查找

Python Interpreter

，添加

Anaconda3\envs\tensorflow

目录下的

python.exe

为编译器。

安装theano和keras

在python 3.5中，安装keras之前要安装theano。

activate tensorflow
conda install mingw libpython
conda install theano
pip install keras

安装opencv3

conda install -c menpo opencv3

其他常用包

conda install  scikit-image scikit-learn