1.下载Anaconda
地址：https://www.anaconda.com/download/#linux
2.安装
进入安装包所在目录，执行命令：
bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh一路回车，在合适位置按照提示输入yes;
在最后提示是否将该路径加入到环境里面,默认是No,建议输入yes
再执行命令让.bashrc中添加的路径生效：
$ source ~/.bashrc运行python就可以看到已经安装好了，执行$ which python命令可以查看python路径。
3.安装tensorflow
首先需要新建一个conda环境，命名为tensorflow：
conda create -n tensorflow python=3.7待创建完成之后可以使用以下命令管理这个环境：
source activate tensorflow #激活环境
source deactivate tensorflow #关闭环境在激活环境的情况下输入以下命令进行安装tensorflow的gpu版本和keras：
conda install tensorflow-gpu keras等待下载安装即可
这个conda install tensorflow-gpu keras命令很强大，它会自动帮你安装好CUDA和Cudnn并且自动安装相匹配的tensorflow-gpu版本，避免了因为手动安装cuda和cudnn时考虑 “到底是安装哪个版本的呢？”这个问题。
测试是否安装成功，在环境激活的情况下，输入python，然后输入
import tensorflow as tf
import keras如果不报错的话，说明安装成功。
4.安装pytorch
步骤和安装pytorch差不多,
首先需要新建一个conda环境，命名为pytorch：
conda create -n pytorch python=3.7待创建完成之后可以使用以下命令管理这个环境：
source activate pytorch #激活环境
source deactivate pytorch #关闭环境在激活环境的情况下输入以下命令进行安装pytorch的gpu版本：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch等待下载安装即可.
我安装的cuda9.0的版本,也可以选择10.0,可以到该网站找一下对应的命令
pytorch网址 如下图所示:
5.安装并配置pycharm
1）PyCharm的安装
先在PyCharm官网下载安装包
链接：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux 选择平台为Linux，这里分为Professional专业版和Community社区版，区别是专业版是收费，而且功能更多。选择Community社区版，直接点击DOWNLOAD下载.
到下载路径下将压缩包解压,然后在该路径下打开终端,cd到bin路径下,运行sh ./pycharm.sh,如下所示:(可能因为版本不同,导致路径不同,按照自己的来)
cd ./pycharm-community-2019.2/bin
sh ./pycharm.sh然后就可以使用pycharm了,为了以后使用方便，可以将pycharm的路径添加到~/.bashrc文件中：
gedit ~/.bashrc在文件末尾添加：
export PATH=/pycharm的解压路径/bin:$PATH记得更改好路径，保存退出，之后再source一下使其生效.打开pycharm后可以右击软件图标,将其锁定在启动器,以后直接点击图标就可以打开了.
2)配置tensorflow
正确配置Project的Interpreter即可
source activate tensorflow
which python记住tensorflow中python的安装路径,我的是
/home/lzy/anaconda3/envs/tensorflow/bin/python然后打开pycharm,新建一个project，在File->setting->project->project interpreter,点击右上角的小齿轮,然后点击add,选择system interpreter ,点击右上角的三个点图标,找到刚才tensorflow中python的安装路径,点击ok即可
3)配置pytorch
过程和配置tensorflow差不多,把tensorflow换成pytorch即可,这里不在赘述.
在打开新的项目时,可以选择相应的框架
