python 3.9集成 torch
时间: 2025-01-22 21:07:14 浏览: 43
### 如何在 Python 3.9 中安装和配置 PyTorch
#### 创建 Anaconda 虚拟环境并指定 Python 版本
为了确保兼容性和隔离开发环境,建议使用 Conda 来管理依赖关系。通过下面的命令可以创建一个新的名为 `pytorch` 的虚拟环境,并设定 Python 版本为 3.9:
```bash
conda create -n pytorch python=3.9
```
激活新创建的虚拟环境以便继续操作[^1]。
#### 安装 GPU 或 CPU 版本的 PyTorch
对于希望利用 NVIDIA 显卡加速计算的应用场景来说,应该选择安装支持 CUDA 的 GPU 加速版本;而对于不涉及硬件加速需求的情况,则可以选择更轻量级的 CPU-only 版本。
前往官方页面获取适合当前系统的具体安装指令:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
例如,在 Ubuntu 上安装带有 CUDA 支持的特定版本 PyTorch 可能如下所示(请注意实际使用的 URL 和参数应根据官方网站最新指引调整):
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
如果只需要 CPU 版本,则可以直接执行简单的 pip 命令来完成安装:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
这一步骤会自动处理所有必要的包及其依赖项,从而简化了整个过程[^4]。
#### 配置 PyCharm 使用自定义解释器
为了让 PyCharm 正确识别刚刚建立好的 Python 环境以及其中已安装的各种库文件,需要手动设置项目解释器指向该路径下的可执行程序。通常情况下,默认位置位于 `$HOME/.conda/envs/pytorch/bin/python` (Linux/MacOS) 或 `%USERPROFILE%\Anaconda3\envs\pytorch\python.exe` (Windows)[^2]。
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