培训前准备工作v4 0_W

1、培训前准备工作亲爱的学员： 非常欢迎您参加本次培训，在本次培训过程中有大量上机操作环节，为充分利用培训时间、提升培训效果、使培训顺利进行，有如下工作需要您在培训开始前完成：（请您耐心查看，跟着文档所列步骤进行操作）： 请准备64位操作系统的电脑。 按步骤装好Anaconda3和PyCharm。 装好两个Python库：tensorflow和opencv-python。 注意：培训需要64位操作系统的电脑，因为tensorflow暂不支持32位系统。 目录 一、开发环境说明3 1. 电脑配置及系统要求3 2. Python 环境3 二、软件下载3 1. Anaconda3 2. PyCharm4

2、 三、软件安装5 1. 安装 Anaconda5 2. 安装 pycharm10 四、PyCharm使用13 1. 启动 PyCharm13 2. 利用 PyCharm 创建工程（Project）16 五、为Python安装第三方库21 方式 1：命令行安装21 方式 2：通过 PyCharm 安装22 方式 3：通过 Anaconda 安装24 检查 tensorflow 是否安装成功26 六、安装第三方库出现错误时的解决方法27 方式 1：换个低版本的安装包27 方式 2：离线安装30 一、开发环境说明 1. 电脑配置及系统要求 配置：内存4G或以上 系统：64位，win7或以上（Linu

3、xmac OS亦可） 2. Python环境 Python是一款免费开源的软件，有很多版本，主要分为Python2.x和Python3.x两个版本系列，这两个版本系列的语法并不兼容，我们学习肯定是用更新的Python3.x系列（目前最新的版本是Python3.7.x，但是我们并不建议你装Python3.7.x，因为深度学习库tensorflow还不支持它，所以请你要用Python3.6.x或者Python3.5.x）。 由于Python基础环境提供的功能非常简单，在使用时一般需要安装大量的第三方库，作为入门学习者，我们会建议大家使用Python的集成发行版本：Anaconda ，里面集成了很多

4、Python常用的第三方库，免去了初学者安装库的烦恼。同时在培训过程中我们会用到一个很强大的代码编辑器：PyCharm，所以请你将它也装好。 小结一下，你要装的软件有两个：Anaconda3(里面集成了Python环境)、PyCharm。 二、软件下载 1. Anaconda 请下载Python集成软件Anaconda3 ，注意选择Python3.5.x或Python3.6.x版本（因为tensorflow还不支持3.7.x），你可以直接去网盘下载我们为您准备好的安装包,下载地址：/s/19YW-PWH09FqPasDaCFEIoA :qpwe 更多信息

5、可以去Anaconda官网（）或者国内镜像网站（/help/anaconda/）进行了解。 温馨提示： Anaconda3已经集成了Python环境，即安装Anaconda3后就无需再安装Python。安装时请确认安装包和系统位数对应（百度网盘中提供的安装包为64位），若操作系统是64位则对应安装包名称有“_64”的标志。 2. PyCharm 下载地址：/pycharm/download/#section=windows PyCh

6、arm是Python的一个编辑器，用它进行代码编辑可提高工作效率。 PyCharm分为付费版和免费版，使用免费版即可满足我们需要，如下图。 三、软件安装 1. 安装Anaconda 2. 安装pycharm 四、PyCharm 使用 1. 启动PyCharm PyCharm在初次启动时会有很多操作提示，我们可以直接忽略。 将滚动条滑到底后选择“Accept” 2. 利用PyCharm创建工程（Project） PyCharm只是一个用来写代码的工具，想要执行Python代码需要将其与指定的Python环境关联起来，在这一步我们需要将PyCharm与Anaconda中的Python环境关联上，这

7、样才能保证代码正常执行。 创建一个工程，一个工程（Project）其实就是一个文件夹，是在实际项目开发中常用的一个概念，主要为完成一个具体任务而创建。 为创建的工程关联一个Python解释器（重要），此处我们选择Anaconda中集成的Python.exe作为解释器。 好啦，这样就可以用PyCharm进行Python开发工作啦！ 五、为Python 安装第三方库 Anaconda本身就集成了很多常用的第三方库（比如numpy、pandas等），但还是有部分库（比如tensorflow、opencv-python、wordcloud等）需要单独安装， 所以我们还是需要了解如何为Python安装第

8、三方库。 以下方式任选一种（推荐使用方式1），安装时请保持联网状态。 方式1：命令行安装 进入cmd界面 输入pip install tensorflow（其他库的安装方式相同）然后回车即可。 方式2：通过PyCharm安装 选择“file”菜单，进入设置“settings”界面 在搜索框中输入tensorflow，然后点击安装 方式3：通过Anaconda安装 待检查完毕后再次点击“Apply”等待安装完成检查tensorflow是否安装成功 请你选择一种方式（推荐方式1）将tensorflow装好，并在PyCharm中输入以下代码，看能否正常运行 import tensorflow as

9、tfa = tf.constant(hello world!) sess = tf.Session() print(sess.run(a)sess.close()安装成功！ 六、安装第三方库出现错误时的解决方法 一般来说要为Python安装第三方库时可以在cmd窗口中使用“pip install packagename”命令，如安装tensorflow你可以输入： pip install tensorflow 只要你网速正常一般都能安装成功，下面我们讲一讲如果安装失败时如何处理。方式1：换个低版本的安装包 因为pip命令默认安装的是最新版本的库，但是相对而言新版本更容易出现一些系统匹配或者环境

10、依赖的问题，所以你可以试下安装稳定点的低版本库。如当前最新版本的tensorflow为1.12.0，当安装失败时，你可以试着安装1.10.0 或者1.9.0的版本，命令如下： pip install tensorflow=1.9.0 那如何确定到底哪个是最新版本，哪个是历史版本呢？去官网（） 查！ 方式2：离线安装 当你的网速太慢或者因为其他问题依然无法安装成功时，可以尝试离线安装 。顾名思义，离线安装即先把安装包下载好后再在本地安装。第一步：下载安装包 还是进入官网搜索你所需要的安装包，操作同方式一。找个相对低版本的安装包，然后点击上图中的“Download files”： 之后就可以看见如下内容（其中cp36就表示对应Python3.6的）： 然后选择一个与你的Python版本及系统匹配的文件进行下载。第二步：离