pycharm 操作的一些设置，记录下

机器学习中大量的用到了Python，因此需要有pycharm作为Python的编译工具，配合anconda环境进行配置，将macos,tensorflow ,python的配置记录下：

We suggest using Anaconda python 2.7 distribution:

```sh
>>wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh (depending on your OS, choose the appropriate
URL from https://www.continuum.io/downloads)
>>bash Anaconda2-4.2.-Linux-x86_64.sh
>>conda config --append channels conda-forge
```
Create a virtual environment:

```sh
>>conda create -n frontier27 python=2.7 //创立了一个Python2.7环境frontier27
>>source activate frontier27 //激活这个环境
```
//然后再这个环境下安装tensorflow代码依赖的各种东西
Install dependent packages (menpo project, tensorflow, keras, scikit-image, h5py, bidict) in this virtual environment:

```sh
>>conda install -c menpo menpoproject
>>pip install --upgrade tensorflow (use tensorflow-gpu if you want GPU support)
>>pip install -Iv keras==1.2. (make sure you install version 1.2.)
>>conda install scikit-image h5py bidict psutil imageio
```

//关闭环境是source deacitive frontier27

ok,配置完tensorflow anconada的环境，然后打开pycharm。然后配置pycharm-preference，将环境改到我们配置好的路径下，这里我起的名字不是

frontier27，而是face27
因此：

因此搞定了配置，接下来需要讲解下关于在pycharm里面设置里面参数的外部路径，

比如vid_path保存了测试video的路径，一旦在代码外部进行了设置，即使代码里面有修改，也会跟外部保持一致

另外一个问题，在调用的时候经常出错，可能是缺少什么依赖库，因此可以进当前Anconada环境下看看有没有这个库，或者版本多少

首先

source  activate face27
python
import keras //这就是要查的库
keras.__version__  //看看能不能看到版本号

exit（）//退出Python环境

安装过程

pip install -c keras==1.2. //Mac环境

pip install -c keras=1.2. //windows 环境

或者用conda

conda install -c keras==1.2. //Mac环境

conda install -c keras=1.2. //windows 环境