pycharm和pytorch安装教程
时间: 2025-02-19 08:14:06 浏览: 49
### PyCharm 和 PyTorch 的安装教程
#### 一、PyCharm 安装指南
对于希望在机器上部署 PyCharm 开发环境的用户而言,可以选择通过官方渠道下载并按照指引完成软件包的获取与配置过程[^1]。一旦成功安装完毕之后,在启动程序后会看到初始界面提示进一步操作。
针对那些倾向于手动控制各个组件版本以及偏好管理不同项目依赖关系的人群来说,建议采用独立方式而非借助JetBrains提供的Toolbox工具来进行安装工作。
#### 二、解决 Conda 虚拟环境中 Python 解释器识别问题
当利用 Anaconda 或 Miniconda 创建特定版本Python解释器所在的隔离空间作为开发环境时,可能会遇到IDE无法自动检测到该路径下的可执行文件的情况。此时可以通过指定绝对路径来帮助集成开发环境找到正确的Python解析引擎位置[^2]。
具体做法是在命令行输入`where python`(Windows系统下),以此获得当前活动环境下Python的具体存储地址;随后将此信息填入至后续提及的相关配置项之中。
#### 三、配置 Project Interpreter
为了使新建或已有的工程能够顺利调用所需的库函数和模块资源,需进入如下菜单选项:“File -> Settings -> Project -> Python Interpreter”,在此处可以查看目前所使用的编程语言运行时环境详情,并支持切换成其他可用的选择或是新增自定义源[^3]。
假设之前解决了Conda虚拟环境兼容性难题,则此处应当能看到对应条目出现在列表当中供选取使用。
```bash
# Windows 下查询 Python 所在目录
where python
```
#### 四、PyTorch 库的引入方法
考虑到深度学习框架本身的复杂度及其对外部依赖的要求较高,推荐先建立一个新的 conda 环境专门用于承载 PyTorch 及其关联件:
```bash
# 创建名为 pytorch_env 的新环境并激活它
conda create --name pytorch_env python=3.9
conda activate pytorch_env
```
接着依据目标平台特性挑选合适的安装指令集以确保最佳性能表现:
- 对于大多数常规用途:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
- 若追求更高效率且硬件条件允许的话(比如拥有 NVIDIA 显卡设备)则考虑 CUDA 加速版:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
```
最后回到 PyCharm 中刷新 Project Interpreter 列表即可发现最新加入的内容可供选用。
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