anaconda cuda pytorch pycharm
时间: 2025-02-23 17:30:36 浏览: 46
### 安装支持CUDA的PyTorch并配置PyCharm
#### 创建新的Conda环境
为了确保依赖项不会冲突,建议创建一个新的 Conda 环境来安装 PyTorch 和其他必要的库。
```bash
conda create --name pytorch_env python=3.6
```
激活新创建的环境:
```bash
conda activate pytorch_env
```
#### 安装PyTorch及相关组件
根据指定的需求,在 Anaconda 中通过 `conda` 命令安装带有 CUDA 支持的 PyTorch 版本以及 torchvision 库[^1]。
```bash
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
```
这一步骤将自动处理所有必需的依赖关系,并设置好适合 CUDA 10.0 的 PyTorch 环境。
#### 配置PyCharm以使用该环境
启动 PyCharm 并按照以下方式配置项目解释器以便利用刚建立好的 conda 环境中的 Python 解释器和包集合。
- 打开 PyCharm 后进入 **File | Settings** (Windows/Linux) 或者 **PyCharm | Preferences** (macOS).
- 寻找 **Project: <project_name> | Python Interpreter**,点击右侧齿轮图标选择 **Add...**
- 在弹出窗口中挑选左侧列表里的 "Conda Environment",然后选中"Existing environment"
- 浏览至之前创建的 conda 虚拟环境下对应的 Python 可执行文件位置,通常位于 anaconda3/envs/pytorch_env/bin/python.
- 完成上述操作后确认更改使 PyCharm 使用此特定版本的 Python 进行开发.
这样就完成了在 Anaconda 下安装带 CUDA 加速功能的 PyTorch,并将其与 PyCharm IDE 整合的工作流程.
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