如何在Anaconda中安装指定版本的TensorFlow并配置在PyCharm上

方法一：使用Anaconda Prompt安装指定版本的TensorFlow

1. 打开Anaconda Prompt。这个工具在安装Anaconda时会自动下载。
2. 输入命令 conda info -e 来查看已存在的conda虚拟环境。这将列出所有已经配置好的虚拟环境，包括我们稍后要创建的tensorflow_learning虚拟环境。
3. 接下来，我们将创建一个名为tensorflow2_learning的虚拟环境，用于使用特定版本的TensorFlow。在Anaconda Prompt中输入以下命令：conda create -n tensorflow2_learning python=3.6。这里，-n 后面是虚拟环境的名字，python=3.6 是要使用的Python版本。根据需要选择适合的Python版本。
4. 激活新创建的虚拟环境。在Windows上，输入 activate tensorflow2_learning；在Mac或Linux上，输入 source activate tensorflow2_learning。
5. 在激活的虚拟环境中，使用pip安装特定版本的TensorFlow。输入命令 pip install tensorflow==1.3 来安装1.3版本的TensorFlow。
6. 安装完成后，打开PyCharm。
7. 在PyCharm中，选择 File > Settings > Project: YourProjectName > Python Interpreter。
8. 在Python解释器页面，点击右侧的加号按钮添加新的Python解释器。
9. 在添加新解释器页面，选择 Local 并浏览到你的Anaconda安装目录下的envs文件夹。找到名为 tensorflow2_learning 的文件夹并选择它。确保在Python版本选择器中选择正确的Python版本（例如3.6）。
10. 点击OK添加新的Python解释器。
11. 在PyCharm中创建一个新的Python文件并输入测试代码：import tensorflow as tf 来测试TensorFlow是否正确安装。如果未出现错误提示，说明TensorFlow已成功安装并配置在PyCharm上。
    方法二：直接在PyCharm中安装指定版本的TensorFlow
12. 打开PyCharm并打开一个项目。
13. 在PyCharm中，选择 File > Settings > Project: YourProjectName > Python Interpreter。
14. 在Python解释器页面，点击右侧的加号按钮添加新的Python解释器。
15. 在添加新解释器页面，选择 Conda Environment 并浏览到你的Anaconda安装目录下的envs文件夹。找到名为 tensorflow2_learning 的文件夹并选择它。确保在Python版本选择器中选择正确的Python版本（例如3.6）。
16. 点击OK添加新的Python解释器。
17. 在PyCharm中创建一个新的Python文件并输入测试代码：import tensorflow as tf 来测试TensorFlow是否正确安装。如果未出现错误提示，说明TensorFlow已成功安装并配置在PyCharm上。