如何将pip安装的自定义TensorFlow导入Conda环境？

嗨，我来帮你搞定这个问题！

首先得给你理清楚：你用pip安装的自定义TensorFlow 1.5.0 wheel包，默认是装在系统全局Python环境或者你之前使用的非Conda环境里的，而Conda环境是完全隔离的独立环境，所以默认情况下它识别不到外部安装的包。不过不用重新通过Conda构建安装，有两种可行的办法把已有的TensorFlow导入到你的Conda环境中：

方法一：在激活的Conda环境中直接用pip安装你的自定义wheel（推荐） #

这是最稳妥、最符合Conda环境设计逻辑的方式，因为每个Conda环境都自带独立的pip工具，用它安装的包会直接归属到当前环境：

• 先在终端激活你的Conda环境：conda activate 你的环境名称
• 接着用该环境的pip安装你的自定义wheel文件，替换成你实际的文件路径：pip install /path/to/your-tensorflow-1.5.0-custom.whl
  安装完成后，你再查看Conda环境的包列表，TensorFlow就会出现了，PyCharm也能正常识别并调用它。

方法二：将全局pip安装的TensorFlow软链接到Conda环境（不推荐，风险较高） #

如果你实在不想重新安装，可以尝试通过软链接的方式把全局环境中的TensorFlow包映射到Conda环境的site-packages目录下，但这种方法可能会引发依赖版本冲突，导致后续出现奇怪的运行问题，所以仅作为备选方案：

1. 先找到全局环境中TensorFlow的安装路径：打开终端（不要激活Conda环境），运行python -c "import tensorflow; print(tensorflow.__file__)"，输出的路径类似/usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/__init__.py，对应的包目录就是去掉/__init__.py后的路径，比如/usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/
2. 激活你的Conda环境，找到该环境的site-packages路径：运行python -c "import site; print(site.getsitepackages()[0])"，输出类似/home/your-name/miniconda3/envs/your-env/lib/python3.6/site-packages
3. 创建软链接：
   • Linux/macOS系统：ln -s /全局的TensorFlow包目录 /Conda环境的site-packages路径/
   • Windows系统：打开命令提示符（以管理员身份），运行mklink /D "C:\Conda环境site-packages路径\tensorflow" "C:\全局的TensorFlow包目录"

另外，你提到“发现需要在n...”，如果是指GPU版本的TensorFlow需要依赖CUDA、cuDNN等库，要确保你的Conda环境能正确访问这些依赖：可以把CUDA的bin和lib路径添加到环境变量中，或者在Conda环境里安装对应版本的cuda-toolkit（注意TensorFlow 1.5.0对应CUDA 9.0、cuDNN 7.0，版本一定要匹配）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Salvation Arinze