pycharm安装pytorch使用pip
时间: 2025-03-31 18:03:13 浏览: 40
### 如何在 PyCharm 中使用 pip 安装 PyTorch
#### 配置 Python 解释器
为了在 PyCharm 中成功安装 PyTorch,首先需要确保已正确设置项目的 Python 解释器。可以通过创建一个新的虚拟环境或将现有环境关联到项目来完成此操作[^2]。
#### 使用 Pip 安装 PyTorch
PyTorch 的安装方式取决于目标硬件支持情况(CPU 或 GPU)。以下是两种主要场景下的具体方法:
1. **对于仅支持 CPU 的设备**
如果计算机未配备 NVIDIA 显卡或 CUDA 不可用,则可通过以下命令安装适用于 CPU 的 PyTorch 版本:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.doubanio.com/simple/
```
这里 `-i` 参数指定了一个国内镜像源地址 `https://pypi.doubanio.com/simple/`,能够显著加快依赖项的下载速度[^4]。
2. **针对具备 CUDA 支持的 GPU 设备**
若希望利用 GPU 加速计算性能,并且系统已经安装了兼容版本的 CUDA 工具链,则推荐直接访问官方文档获取适配当前系统的安装指令。通常情况下,可以从 PyTorch 官网生成对应于特定操作系统、CUDA 版本及 Python 环境的定制化安装脚本并执行之[^1]。需要注意的是,在这种情形下并不建议额外附加任何第三方镜像站点链接至原生命令字符串之中,以免引发潜在冲突问题从而降低整体效率表现。
#### 示例代码片段展示如何验证安装是否成功
一旦上述任一路径顺利完成之后,可以在新建文件内编写如下测试程序以确认所期望的功能模块已被正常加载进来:
```python
import torch
print(f"Torch version: {torch.__version__}")
if torch.cuda.is_available():
device = 'cuda'
else:
device = 'cpu'
tensor_example = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32).to(device)
print(tensor_example)
```
阅读全文
相关推荐


















