pycharm安装pytorch的cpu版本,如何安装
时间: 2025-06-14 08:11:55 浏览: 24
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在PyCharm中安装PyTorch的CPU版本的问题。首先,我得回忆一下用户提到的引用内容。引用[1]和[2]都提到了通过PyCharm安装库的方法,特别是引用[2]详细说明了在Windows下安装PyTorch遇到的错误以及更新pip的建议。用户现在明确需要安装CPU版本,所以可能需要调整安装命令。
首先,用户可能已经尝试过在PyCharm的包管理界面搜索PyTorch,但可能遇到了问题,比如错误提示需要更新pip或者网络问题。根据引用[2]中的情况,用户之前安装GPU版本时遇到了问题,现在转向CPU版本,应该需要不同的安装命令。PyTorch的CPU版本通常不需要CUDA,所以安装命令可能更简单,比如使用`pip install torch`,但最好还是参考官方文档确认。
接着,我需要考虑PyCharm中的两种主要安装方式:通过图形界面和终端。用户可能在图形界面搜索时遇到了问题,比如找不到正确的包名或者版本,这时候需要使用终端命令。根据引用[2],用户可能需要先更新pip,然后安装指定版本的PyTorch CPU版本。例如,正确的命令可能是`pip install torch==1.9.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html`,但需要确认最新的版本号。
另外,用户可能需要验证安装是否成功,比如在Python控制台中导入torch并检查`torch.cuda.is_available()`是否为False,确保没有安装CUDA支持。同时,用户可能对虚拟环境不熟悉,需要提醒他们确认当前项目使用的Python解释器是否正确,避免安装在全局环境中。
最后,用户的问题可能还涉及到依赖项冲突或者网络问题,这时候建议使用镜像源,比如清华源,来加速下载。例如,添加`-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`到pip命令中。此外,如果安装失败,可能需要检查错误信息,常见的问题包括权限不足、网络连接问题或者版本不兼容,这时候需要逐步排除。</think>### 在 PyCharm 中安装 PyTorch 的 CPU 版本
#### 方法 1:通过图形界面安装
1. **打开项目设置**
在 PyCharm 中依次点击:`File > Settings > Project: [项目名] > Python Interpreter`
2. **添加包**
点击右上角 `+` 按钮,在搜索栏输入 `torch`,选择 `torch` 和 `torchvision`(注意版本需匹配)。
3. **指定 CPU 版本**
若搜索结果中包含 CPU 版本(例如 `torch==1.9.0+cpu`),直接安装即可[^2]。若无,需通过终端安装。
#### 方法 2:通过终端安装
1. **更新 pip**
在 PyCharm 的终端中运行:
```bash
python -m pip install --upgrade pip
```
2. **安装 PyTorch CPU 版**
使用官方推荐的命令(适用于最新版本):
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
或指定版本(例如 1.9.0):
```bash
pip install torch==1.9.0+cpu torchvision==0.10.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
#### 验证安装
在 Python 控制台中输入:
```python
import torch
print(torch.__version__) # 输出版本号
print(torch.cuda.is_available()) # 应输出 False
```
#### 注意事项
- **镜像加速**:若下载慢,可添加清华镜像源 `-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`[^2]。
- **虚拟环境**:确保在项目对应的虚拟环境中操作(通过 `Python Interpreter` 设置确认)。
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