一、安装配置工作
二、问题及解决办法
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一、安装配置工作
执行本配置前现状：
本机安装的pycharm版本号5.05，本地python环境为2.7和3.6.3，在Anaconda中的环境是Base下python版本3.7，新建的tf-gpu-page环境下的python版本号是3.6.9。
前提条件是在tf-gpu-page虚拟环境下已经安装了完整的可以运行tensorflow的packages【调试的时候发现之前的tensorflow竟然没有安装，导致出现的问题很奇怪（反正没出现提示package not install）】。
在pycharm中可以在setting中配置interpreter，在5.05版本中存在一个问题是无法解决conda配置3.6及以上版本的编译器。而我的tensorflow又是配置在anaconda的虚拟环境中的，因此决定必须要升级pycharm工具。
执行安装配置过程：
首先在jetbrain官网下载pycharm软件，我下载的版本是pycharm with anaconda 2019.3。正常按照步骤完成安装工作，我会把安装的目录放在了E盘的jetbrain-install目录中，节约C盘空间。
完成安装需要执行激活，下述方案验证可行：
https://www.jianshu.com/p/07f7ab1c2e51
破解文件放在了百度云 ”jetbrain破解补丁“，内含说明
完成配置工作，步骤如下：
1、随便新建一个项目进入
2、File-settings-project-project interpreter
图中，标记2处是no interpreter的。需要电极标记3处的齿轮进行配置，电极Add，如下图
在“Virtualenv Environment中进行配置，使用New environment，并选择Anaconda中自建的编译器即可。配置工作结束，很简单。
在打开/创建新项目之后，运行之前需要选择需要运行的project，有的对单个文件，有的对整个项目。如下图所示：
使用下述测试代码即可验证：
二、问题及解决办法
1、可以运行处CNN程序的结果，但是调用tensorflow的时候总是会出现FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecate的警告。
解决办法： 按照网上说法并不是tensorflow的问题，而是numpy版本的过高的问题，我的numpy的版本是17.4，使用numpy-1.16.x即可。所以需要重新安装numpy。
在tf-gpu-page的环境下打开teminal，使用conda命令安装
conda install numpy==1.16.4
重新运行，问题解决！
参考：
2、在运行测试程序时，如何使用os.path.dirname()方法的问题
已知需要导入package是os，并且os.path,dirname(_file_)是获取ubuntu/linux目录下当前路径的函数，window可以用os.path.dirname('C:\User\page')来获取。具体还存在一点问题。
参考：
