介绍
2022 年 11 月TensorFlow 开发者证书通过了
特定于测试PyCharm我遇到了一个相关的问题，所以我写了这篇文章，因为我想为将来参加考试的人提供有用的信息。
- 目标：即将考取TensorFlow开发者证书的人
- 环境：Windows 11
- 内容：考试过程中出现的错误及解决方法（考试内容或对策我就不说了）
- 基本操作：指南本文定位为指南的补充。认为）。
- 注意：正确的指南（我经常迷路，因为我预装了旧版本）。请注意撰写本文时的信息，样本为 N=1 信息。
安装 PyCharm
安装
安装是这里从下载最新版本做。我下载了免费的社区版。
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捕捉点：从其他考试技巧介绍网站飞来指南上面说要下载2021.3，但是申请后，我被告知要在考试前的页面上安装最新版本（我引用的PDF是旧的）。
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操作检查方法：在 PyCharm 中转到 [File -> Settings -> Plugins] 和TensorFlow 开发者证书如果您搜索并找到下图中的插件就可以了。如果 PyCharm 的版本不支持这个插件，即使搜索也不会命中该插件，所以插件站点我认为最好从中检查相应的 PyCharm 版本。
* PyCharm有日语本地化插件，但如果你在考试时有TensorFlow开发者证书以外的插件，会被要求删除。注意不要事先放入。
安装相关错误（仅适用于过去安装过 PyCharm 的人）
- 症状: 安装后第一次开机不启动
- 措施：重新安装，在第一次开机前弹出不加载以前的插件信息使
我之前安装过 PyCharm，为了考试安装了新版本。在PyCharm第一次启动前的弹窗中，不好的是我选择了读取过去的插件信息（默认），出现了很久不启动的现象。
考试如何开始？
我不知道从初步信息中可以期待什么，所以我很担心我可以在申请网站上点击多远。结论，按 TensorFlow Developer Certificate 插件中的“开始考试”按钮开始考试.因此，购买考试、注册许可证、按下兑换按钮以及使用 PyCharm 中的插件来准备虚拟环境是安全的。
创建虚拟环境
安装 Python（对于 Anaconda 用户？）
要在 PyCharm 中创建考试中使用的虚拟环境，您需要安装 Python。是不是很明显！可以说，但直到现在我有蟒蛇我没有安装纯 Python，因为我是用来创建虚拟环境的。
程序
- Python下载页面从下载指定版本的安装程序
- 安装（选中将 Python 3.8 添加到 PATH）
[沼泽点] 创建虚拟环境时出错
我们需要在 PyCharm 中创建一个新的 Virtualenv 环境。JetBrains 官网我试图创建一个新的参考，但是发生了错误。
（基本解释器：C/Users/[用户名]/AppData/Local/Programs/Python/Python38/python.exe）错误
- 无法在 Python 3.8 中设置 Python SDK。
- 创建虚拟环境等失败
处理
-
Windows 系统区域设置修复
这一页按照更改系统区域设置。
*在上面的文章中，写的是任何一个都可以，必须选中“Beta：使用 Unicode UTF-8 支持全球语言”. -
在 PyCharm 中更改文件编码格式
这一页, 将 PyCharm 的文件编码格式改为 UTF-8。
* 请注意，即使您更改设置，创建新项目也可能导致空白页。
创建虚拟环境后
指南中列出了Requirements.txt，但无需安装该库。如下图所示，插件会自动安装库。安装完成后就可以开始考试了。
提交答案
开头显示的指南中也有说明，使用 PyCharm 右侧“助手”选项卡中的“提交和测试模型”按钮能够。
我参考的旧版PDF没有提到提交按钮，当我开始解决考试时，我很不耐烦，“哦！没有按钮！我不能提交！”结果，我花了大约 30 分钟的谷歌搜索，找到了一个英文描述，我会从“助手”选项卡提交它，我设法做到了。 . .
如果你以后要参加考试，我想你只要提前知道提交方法就可以放心了。准备考试的东西
保护计算机存储
考试的时候，我想大概有10到20GB的大小，可以用来从插件下载库和各种数据，以及保存H5文件来提交结果。
在原本有60GB左右空闲空间的环境下，开始测试后打开Explorer时惊讶地发现C盘是红色的（空闲空间不足50GB）。结果我能通过，所以还好，但是如果我没有通过测试用例，创建多个模型，尺寸可能会增加，所以我不想受到精神伤害。也建议您提前预留足够的存储空间。阅读最新的指南
尽管内容重叠，但我不得不在精神驱动的状态下参加考试，因为我调用的是旧版本的指南。让我们调用正确的指南并面对考试。
考试系统（以我为例）
我知道 PyCharm 不能像 Coursera 那样以笔记本格式执行，只能一次性执行（如果错了，请见谅）。尤其是在 AI 系统的情况下，下载数据集并再次学习需要时间，因此我们希望避免这种情况。
所以我想用 ipynb 文件创建一个程序，并使用 VSCode 和 Google Colab 参加考试。这些工具的使用如下。- VS 代码：主要用于解决考试，创建笔记本
- 谷歌 Colab：当你在 VSCode 中遇到错误时使用（你不必考虑 GPU 相关的错误）
- Windows资源管理器: 将 VSCode 输出文件移动到 PyCharm 项目
- PyCharm: 只提交结果
综上所述
Google Developer ML Bootcamp 参与者为我们提供了处理 PyCharm 相关错误的建议。非常感谢。
希望这篇文章对以后准备考TensorFlow开发者证书的人有所帮助。
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