anaconda+pytorch+jupter+pycharm
时间: 2025-07-05 11:59:48 浏览: 2
### 如何在Anaconda中配置PyTorch与Jupyter Notebook并在PyCharm中使用
#### 创建并激活虚拟环境
为了确保不同项目之间的依赖项不会相互冲突,建议为每个项目创建独立的虚拟环境。对于希望集成PyTorch、Jupyter Notebook以及能够在PyCharm中使用的场景来说,可以通过以下方式操作:
通过命令`conda create -n pytorch python=3.7`来创建一个新的名为pytorch的环境,并指定Python版本为3.7[^2]。
一旦完成上述步骤,则需利用`conda activate pytorch`指令切换至新建好的环境中去工作[^1]。
#### 安装必要的软件包
进入目标环境后,下一步就是安装所需的库和工具。这包括但不限于PyTorch本身及其支持组件nb_conda_kernels用于使当前环境中的内核能在其他地方被识别到,比如Jupyter Notebook里头;还有可能需要额外安装一些常用的科学计算库如numpy等。
具体的安装命令如下所示:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
conda install nb_conda_kernels
```
以上命令不仅完成了PyTorch及相关视觉音频处理模块的部署,同时也指定了CUDA Toolkit的具体版本号以便于GPU加速运算的支持(如果硬件条件允许的话),最后还加入了nb_conda_kernels使得该环境下建立起来的kernel能够被Jupyter所调用。
此时,在终端窗口中启动Jupyter Notebook服务应该就能看到新加入的Kernel选项了,意味着可以在Notebook文档里面直接运用已安装在此环境内的各种资源来进行开发测试活动。
#### PyCharm设置解释器路径
为了让PyCharm也能顺利访问同一套环境里的所有东西而不报错,关键是让IDE知道去哪里找对应的Python解析程序位置。按照描述的方法之一是在菜单栏依次点击File -> Settings...-> Project: project_name -> Python Interpreter,随后选择左侧列表底部的小齿轮图标再选取Add...选项卡页签,从弹出来的对话框当中挑选System Interpreter一项,最终定位到先前构建的那个anaconda目录底下相应版本号的python.exe文件作为新的默认解释器即可[^3]。
经过这样一番调整过后,理论上讲无论是编写纯代码还是交互式的notebooks形式的工作流程都变得顺畅无阻了——既可在本地IDE内部享受高效便捷的功能特性,又能借助远程服务器上的强大算力开展大规模的数据分析任务。
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