pycharm虚拟环境下载pytorch
时间: 2025-04-07 12:11:12 浏览: 34
### 配置 PyCharm 虚拟环境并安装 PyTorch
为了在 PyCharm 中成功配置虚拟环境并安装 PyTorch,以下是详细的说明:
#### 创建或选择 Python 解释器
在 PyCharm 中创建一个新的项目或者打开现有项目时,可以选择设置项目的 Python 解释器。如果尚未有合适的解释器,则可以在该阶段创建新的虚拟环境作为该项目的专用解释器[^2]。
#### 使用 Conda 创建虚拟环境
对于更复杂的依赖管理场景(如 PyTorch 的 GPU 支持),推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来创建虚拟环境。具体命令如下所示:
```bash
conda create -n study python=3.9
```
上述命令会创建名为 `study` 的新虚拟环境,并指定 Python 版本为 3.9。完成后激活此虚拟环境:
```bash
conda activate study
```
#### 安装 PyTorch 及其相关组件
一旦虚拟环境被激活,在终端运行以下命令来安装特定版本的 PyTorch 和其他必要的库:
```bash
conda install pytorch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
```
这条命令确保了 PyTorch、Vision 库以及 Audio 处理工具都被正确安装到当前活动的虚拟环境中,同时指定了 CUDA 工具包以支持 NVIDIA 显卡加速计算功能[^3]。
#### 将虚拟环境关联至 PyCharm
回到 PyCharm 设置界面,导航至 **Settings/Preferences | Project: <project_name> | Python Interpreter** 页面,点击齿轮图标选择 “Add...”。接着从列表里挑选已建立好的 Conda 环境路径完成绑定过程。
通过以上步骤即可顺利地于 PyCharm 内部构建起适配 PyTorch 开发需求的工作空间。
```python
import torch
print(torch.__version__)
if torch.cuda.is_available():
print('CUDA is available')
else:
print('No CUDA support detected.')
```
利用这段简单的测试脚本来验证 PyTorch 是否正常工作及其是否具备 CUDA 加速能力。
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