1. Pycharm安装及破解

Pycharm下载官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
提供professional 和 community两种版本，前者收费后者开源免费。我选择前者+破解的方式
尝试了各种破解方法，不凑效。解决方案：关注微信公众号“软件管家”，下载该公众号提供的pycharm2017资源及破解方式，成功破解，耗时半天

2 Anaconda安装

官网下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/#windows
选择python 3.7 version。anaconda安装路径为默认路径：
C:\Users\wangy\Anaconda3 （也称基础环境）
安装完成后配置了系统path环境变量，过程如下图所示，添加了以下三个路径到path环境变量：

C:\Users\wangy\Anaconda3
C:\Users\wangy\Anaconda3\Scripts
C:\Users\wangy\Anaconda3\Library\bin

conda和pip交替安装install及卸载uninstall

3 Tensorflow

可以创建虚拟环境（相当于新建文件夹）安装tensorflow。但这次我想在基础环境，也就是C:\Users\wangy\Anaconda3 下面安装tensorflow。
以下是试错过程：

3.1. pip install tensorflow 下载到44%时出错退出

3.2. 下载whl文件安装

去 https://pypi.org/上检索 tensorflow gpu，结果如下：
在这里插入图片描述
下载python 37版本的windows版，也就是最后一个：tensorflow_gpu-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl，将上述文件拷贝到以下路径;C:\Users\wangy，也就是打开conda 提示符后显示的路径。当然这里可用用cd命令切换路径到.whl文件所在路径，但我windows 32控制台命令学得太差，不会操作，所以用本办法把.whl文件拷过来。
然后打开Anaconda prompt，输入pip install tensorflow_gpu-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl，安装到一半时出错退出。

3.3. 重装cuda

我的机器上原本装的是cuda 10.1
去https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 上检索，tensorfllow 1.12.0对应的cuda及cudann版本如下:
在这里插入图片描述
于是卸载了现有的cuda10.1，去官网下载了10.0。下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

3.4. 再安装tensorflow

重装cuda后，再次安装tensorflow，在Anaconda prompt 中输入以下命令：pip install tensorflow --ignore-installed
显示安装成功。使用以下命令查看tensorflow版本，路径，及是否为gpu版本的tensorflow，结果如图。显示版本为1.13.1。
这里很奇怪，之前cuda是10.1时，tensorflow 1.13.1安装不成功，现在cuda 换成10.0，自动下载安装tensorflow(意思是没有指定版本信息)，就自动成功装上了1.13.1。

import tensorflow as tf
tf.__version__
tf.__path__
tf.Session

在这里插入图片描述

4 安装keras

使用以下命令安装keras： pip install keras，显示安装无误。用以下代码查看版本及路径信息：

import keras as ks
ks.__version__
ks.__path__

显示为keras版本为2.2.4，路径为：C:\Users\wangy\Anaconda3\lib\site-packages\keras
前面的“C:\Users\wangy\Anaconda3”即为基础环境，这一次，终于成功把tensorflow安装在基础环境下了

5 经验&总结

5.1

中间安装过程中可能需要反复install 和 uninstall一些模块，记得pip install tensorflow和conda install tensorflow以及pip uninstall tensorflow及conda uninstall tensorflow交替使用，一个不起作用试另外一个

5.2

不要什么都追求最新版本，cuda, tensorflow, keras之间的匹配最重要。安装之前先检索查证好三者之间的版本匹配关系，再有目的的下载安装cuda。一般来说，最新的东西兼容性没那么好。

5.3

pip或conda安装的时候，后面加上 --ignore-installed，会有意想不到的效果，解决了很多麻烦，推荐
pip install tensorflow --ignore-installed

6 后续。。。

安装pytorch
官网这里：https://pytorch.org/get-started/locally/
根据提示，在conda prompt里运行了conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
提示http错误，下载路径错误，同时抛出了一个路径。
把路径复制粘贴进地址栏，回车后自动弹出下载保存页面，下载了以下文件：pytorch-1.1.0-py3.7_cuda100_cudnn7_1.tar.bz2
大小为400M。
将上述文件copy到conda prompt文件夹下：C:\Users\wangy
然后执行：conda install --offline pytorch-1.1.0-py3.7_cuda100_cudnn7_1.tar.bz2
安装成功，测试成功
在这里插入图片描述