anaconda配置pytorch环境pycharm
时间: 2025-02-10 14:02:03 浏览: 45
### 配置Anaconda环境中PyCharm使用PyTorch
#### 创建并激活虚拟环境
为了确保项目的独立性和稳定性,建议为每个项目创建单独的虚拟环境。通过Anaconda Prompt来完成此操作:
```bash
conda create --name pytorch_env python=3.9
conda activate pytorch_env
```
上述命令会创建名为`pytorch_env`的新环境,并将其激活[^1]。
#### 安装必要的库
一旦进入所需的虚拟环境中,则可继续安装PyTorch及其他依赖项。对于仅需支持CPU的情况而言,执行如下指令即可轻松搞定:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
```
这条语句不仅下载了核心组件——PyTorch框架本身及其配套视觉处理模块(`torchvision`),还附带加入了音频数据集加载器(`torchaudio`)。值得注意的是,这里选择了针对非GPU加速场景优化过的版本组合[^2]。
#### PyCharm集成开发环境配置
打开PyCharm之后,在启动页面点击“New Project”,接着按照提示选择合适的目录作为工作空间;当被询问到解释器的选择时,请务必指定早先建立的那个特定于本案例研究的小型生态系统—即刚才提到过的名字叫作`pytorch_env`那个家伙。如果列表里找不到它的话,不妨试着浏览至Anaconda根目录下寻找对应的`.bat`批处理脚本文件加以关联[^3]。
验证安装成果的方法很简单:新建一个简单的Python Script,键入下面几行测试代码片段用于确认一切正常运作无误:
```python
import torch
print("PyTorch version:", torch.__version__)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
```
这段小程序能够打印出当前使用的PyTorch的具体版本号以及设备是否具备CUDA计算能力的信息。假如输出结果显示有可用的CUDA资源,那说明即便是在这个精简版设定之下也能顺利调用NVIDIA显卡来进行高效运算啦!
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