如何pycharm安装pytorch
时间: 2025-02-01 12:14:07 浏览: 41
### 如何在 PyCharm 中安装 PyTorch
#### 创建或选择 Python 解释器
为了在 PyCharm 中设置 PyTorch 环境,首先需要创建或选择一个合适的 Python 解释器。这可以通过 PyCharm 的设置界面完成,在项目配置中指定所需的 Python 版本和虚拟环境位置[^2]。
#### 安装 PyTorch 库
对于 CPU-only 或者 CUDA 支持的 PyTorch 安装,可以根据需求通过 Conda 或 Pip 来实现:
- **CPU Only**: 使用 `conda` 命令可以直接安装适用于 CPU 架构的基础 PyTorch 及其依赖项:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
```
- **CUDA Enabled (GPU)**: 对于希望利用 NVIDIA GPU 加速计算的情况,则需下载特定版本的预编译二进制文件并使用 `pip` 进行安装。例如针对 Windows 平台下的 Python 3.7 和 CUDA 11.6 组合可执行如下命令集[^5]:
```bash
pip install torch-1.13.1+cu116-cp37-cp37m-win_amd64.whl -0.14.1+cu116-cp37-cp37m-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install torchaudio-0.13.1+cu116-cp37-cp37m-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
```
#### 验证安装情况
一旦完成了上述步骤中的任意一种方式来部署 PyTorch 后,可以在 PyCharm 内部打开 Terminal 输入以下 Python 脚本来验证是否正确加载了带有 CUDA 功能支持的 PyTorch 实例[^4]:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果返回 True 表明已经成功启用了 GPU 访问权限;反之则说明当前环境中缺少必要的驱动程序或其他组件以启用此功能。
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