pycharm配置pytorch】环境
时间: 2025-02-01 21:02:03 浏览: 75
### 配置 PyCharm 中的 PyTorch 环境
#### 使用 Conda 创建并配置环境
在 PyCharm 中配置 PyTorch 环境可以通过 Anaconda 来实现。首先,在 Anaconda Prompt 中执行以下操作来创建新的 Python 环境:
```bash
conda create --name my_pytorch_env python=3.8
```
这会建立名为 `my_pytorch_env` 的新环境,并指定 Python 版本为 3.8。
激活刚创建的新环境以便后续安装所需的库:
```bash
conda activate my_pytorch_env
```
接着访问 [PyTorch 官网](https://pytorch.org/) 获取适合系统的 PyTorch 安装指令,通常形式如下所示(具体取决于所使用的 CUDA 和操作系统版本):
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
完成以上步骤之后,关闭命令提示符窗口返回至 PyCharm 软件界面。
#### 在 PyCharm 中设置解释器
前往 **File > Settings** (对于 macOS 用户则是 **PyCharm > Preferences**) ,导航到 **Project: project_name > Python Interpreter** 。点击齿轮图标旁边的加号 (+),选择 **Add...**
此时应能看到多个选项;选择 **Conda Environment** -> **Existing environment** 并浏览定位到刚才通过 Anaconda 创建的那个特定环境中对应的 Python 可执行文件位置,一般位于 Anaconda 安装目录下的 envs 文件夹内[^1]。
确认无误后保存更改,现在应该可以在 PyCharm 内部顺利调用已安装好的 PyTorch 库了。
#### 测试 PyTorch 是否正常工作
为了验证一切设置都正确无误,可以尝试编写一段简单的代码来进行测试:
```python
import torch
print(torch.__version__)
if torch.cuda.is_available():
print('CUDA is available')
else:
print('No CUDA detected')
```
这段脚本将会打印出当前加载的 PyTorch 版本以及是否检测到了可用的 GPU 加速设备。
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