1.将pycharm和anaconda两个软件安装之后，重要的就是配环境。anaconda可以理解为就是管理环境的工具。

环境配置：

打开菜单栏，找到Anaconda，并打开，会出现命令行，如下：

这里默认就是 base环境，但是一般不会使用base，而是自己创建环境来使用。例如，下面会使用命令行来创建名字为keras的环境。

需提前了解一些相关的的anconda的相关指令，再通过指令来给环境下载所需要的包。

这些自己创建的环境，如同一栋大楼里面的一个一个的房间，房间1是base，里面有一些工具；房间2是keras，里面有一些东西，如果需要添加包，可通过镜像网站来下载这些房间里。不同的的房间可以适配不同的项目要求。

上面的图片是，创建一个名为keras的环境，其中最基础的环境的python版本是3.8。回车之后，就开始在网上搜索，如下：

上面展示的搜索到的包，询问你是否下载，输入 y，回车即可。

安装完成之后，可以输入指令，来查看新安装的环境：

已经可以看到新安装的keras环境。下面从base环境切换到keras，输入指令可以查看刚才安装的包：

下面，就开始往keras环境中添加所需要的包，例如tensorflow，pandas，numpy等包：

使用pip install tensorflow==2.4.0 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
如果出现下面这种情况，就可以考虑换一个镜像网站进行加速：

这条指令使用的豆瓣源镜像网站进行下载，如果下载不了，可以使用其他的镜像网站进行下载，如下：
注意：要关闭 科学上网，不然可能会出现一些其他的问题。

在中国，由于网络环境的特殊性，直接从国外的Python包索引(PyPI)下载Python包可能会比较慢。因此，很多国内的机构和公司提供了PyPI的镜像源，以加速国内用户的下载速度。以下是一些常见的国内Python包镜像源：

1. **清华源(Tsinghua)**
   - 网址：

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

   - 特点：由清华大学提供，是目前国内使用最广泛的Python包镜像源之一。

2. **阿里云源(Aliyun)**
   - 网址：

https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

   - 特点：由阿里云提供，稳定性和速度都非常好。

3. **中国科技大学源(USTC)**
   - 网址：

https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/simple/

  - 特点：由中国科学技术大学提供，也是国内较早的Python包镜像源之一。

4. **百度源(Baidu)**
   - 网址：

https://mirrors.baidu.com/pypi/simple/

   - 特点：由百度提供，速度和稳定性都不错。

5. **腾讯源(Tencent)**
   - 网址：

https://mirrors.tencent.com/pypi/simple/

 - 特点：由腾讯云提供，同样是一个稳定快速的镜像源。

6. **豆瓣源(Douban)**
   - 网址：

https://pypi.douban.com/simple/

   - 特点：由豆瓣提供，也是一个可选的镜像源。

7. **华为源(Huawei)**
   - 网址：

https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

   - 特点：由华为云提供，相对较新的镜像源。

先对常用的几个包进行下载：

下载完成之后，可以对已安装的包进行查看：

下面进行，pycharm与刚才所安装环境的一个衔接：
新建文件夹，鼠标右键用pycharm打开，发现pycharm会自动为文件配置一个python3.10解释器，是因为刚才下载的anaconda本身就自带了一个python解释器。下面将python解释器修改到刚才安装的keras环境中下载的python，操作如下：


选择keras环境里的python之后，该项目的环境会自动切换到keras环境中。