本文详细介绍了在 Windows 10 系统下使用 PyCharm 搭建深度学习环境的完整流程。首先基于 Anaconda 创建 Python 项目环境，随后通过 PyCharm 内置终端使用清华或阿里镜像源安装 TensorFlow 2.3.1 和 Keras 2.4.3，并验证安装成功。针对常见 DLL 加载失败问题，建议安装 VC++ 运行库合集解决。若需启用 GPU 加速，文章指导用户确认 NVIDIA 显卡（如 MX150）对 CUDA 的支持，下载并安装兼容的 CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6，配置相应系统环境变量，最终通过 TensorFlow 代码验证 GPU 是否正常调用。文末附常用 pip 命令速查表，便于环境管理。
深度学习
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灯火不休时