pycharm 安装 pytorch jax
时间: 2025-05-12 13:33:40 浏览: 20
### 如何在 PyCharm 中安装 PyTorch 和 JAX
要在 PyCharm 中成功安装 PyTorch 和 JAX，可以按照以下方法操作：
#### 配置虚拟环境
PyCharm 支持多种 Python 解释器配置方式。通常推荐使用虚拟环境来管理依赖项。可以通过 PyCharm 的设置界面创建一个新的虚拟环境[^1]。
```plaintext
File -> Settings -> Project: YourProjectName -> Python Interpreter -> Add Interpreter -> New Virtual Environment.
```
#### 安装 PyTorch
PyTorch 提供了一个官方页面用于生成适合特定硬件和软件需求的安装命令。访问 [https://pytorch.org/get-started/locally/](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并根据操作系统、包管理工具以及 CUDA 版本选择合适的选项。复制生成的 pip 命令并将其粘贴到 PyCharm 的终端窗口运行[^2]。
例如，在支持 CUDA 11.7 的 Windows 系统上可能使用的命令如下所示：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
对于不带 GPU 加速的情况，则可以选择 CPU-only 的版本：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
#### 安装 JAX
JAX 同样提供了详细的安装指南。一般情况下，通过简单的 `pip` 命令即可完成基本版的安装。如果需要启用 GPU 或 TPU 功能，则需进一步调整安装参数[^3]。
基础安装适用于大多数开发场景：
```bash
pip install jax jaxlib
```
针对 NVIDIA 显卡优化过的二进制文件可通过指定具体 URL 来获取更高效的性能表现（假设已安装对应版本的 cuDNN 和 CUDA 工具链）：
```bash
pip install --upgrade "jax[cuda]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html
```
注意替换上述链接中的 `[cuda]` 标记为实际所需的驱动程序代号，比如 `jax[cuda11_cudnn86]` 表明适配的是 CUDA 11.x 及 CuDNN 8.6 组合[^4]。
确认所有库都正确加载后可以在项目脚本里测试导入功能是否正常工作。
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
import jax
print(jax.__version__)
```
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### SQL Server Compact Edition (SQL CE)
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- 高级例子中还可能包含对GEF扩展点的使用，以实现更高级的定制功能，如自定义图形节点的外观、样式以及编辑行为。
- 最后一个例子可能会介绍如何将GEF集成到RCP应用程序中，并展示如何利用RCP的功能特性来增强GEF编辑器的功能，如使用RCP的透视图切换、项目管理以及与其他RCP插件的交互等。
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- 情况2