pycharm里pytorch安装

### 如何在 PyCharm 中配置和安装 PyTorch #### 虚拟环境的创建 为了确保项目的独立性和兼容性，通常会先通过 `conda` 或其他工具创建一个虚拟环境。可以通过以下命令来创建名为 `pytorch_gpu01` 的虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.8： ```bash conda create -n pytorch_gpu01 python=3.8 ``` 此步骤有助于隔离不同项目之间的依赖关系[^2]。 #### 配置 PyCharm 使用虚拟环境 在 PyCharm 中，需要将上述创建的虚拟环境设置为当前项目的解释器。具体操作如下： 1. 打开 PyCharm 并新建或打开现有项目。 2. 进入 **File -> Settings -> Project: <Project Name> -> Python Interpreter**。 3. 点击右侧齿轮图标，选择 **Add...**。 4. 在弹出窗口中选择 **Existing environment**，然后浏览至 Anaconda 安装路径下的虚拟环境文件夹（通常是 `Anaconda\envs\<environment_name>`），找到其中的 `python.exe` 文件并选中它。 5. 点击确认完成配置[^4]。 #### 安装 PyTorch 库 根据硬件条件的不同，可以选择 CPU 或 GPU 版本的 PyTorch： ##### 如果仅使用 CPU： 可以在 PyCharm 终端执行以下命令以快速安装 PyTorch 及其相关库。推荐使用国内镜像源加速下载过程： ```bash pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.doubanio.com/simple/ ``` 该方法适用于不具备 NVIDIA 显卡支持的情况，能够显著提升安装速度[^3]。 ##### 若需利用 GPU 加速计算： 前往官方页面 [https://pytorch.org/get-started/locally/](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取适合您系统的特定指令。复制对应于您的操作系统、CUDA 版本以及 PyTorch 版本组合后的命令，在 PyCharm 的终端运行即可完成安装。需要注意的是，对于 GPU 支持版本，默认通道已经优化较好，因此无需额外添加镜像地址以免影响性能表现。 #### 测试安装是否成功 验证安装完成后，可通过编写简单的测试脚本来检查 PyTorch 是否正常工作。例如： ```python import torch print("PyTorch version:", torch.__version__) if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available, device count:", torch.cuda.device_count()) else: print("No CUDA support detected.") ``` 以上代码片段用于打印当前使用的 PyTorch 版本号，并检测是否存在可用的 CUDA 设备支持[^1]。