pycharm怎么安装pytorch无独显

在PyCharm中安装PyTorch无需独立显卡的步骤如下：
1. 首先，打开PyCharm，并确保已经创建了一个项目。
2. 在底部的栏中选择Terminal，以打开终端。
3. 在终端中，输入以下命令来安装PyTorch：

   pip install torch==1.8.1+cpu torchvision==0.9.1+cpu torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这个命令会安装CPU版本的PyTorch和相应的torchvision和torchaudio库。
4. 安装完成后，你可以在Python代码中导入torch来验证PyTorch是否成功安装：

   import torch
   print(torch.__version__)

如果没有出现错误，并且版本号被正确打印出来，那么说明PyTorch已经成功安装了。

相关问题

利用anaconda和pycharm配置pytorch

### 使用 Anaconda 和 PyCharm 配置 PyTorch 开发环境

#### 创建并激活虚拟环境

为了确保开发环境的独立性和稳定性，在 Anaconda 中创建一个新的 Python 虚拟环境是非常重要的。通过 Anaconda Prompt 或终端执行如下命令来创建名为 `pytorch-gpu` 的虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.10：

conda create -n pytorch-gpu python=3.10

创建完成后，需激活该虚拟环境以便在其内部安装其他依赖包和工具[^1]。

conda activate pytorch-gpu

此时可以在激活后的环境中验证 Python 是否正确安装以及退出 Python 解释器的方法：

python
>>> exit()

确认无误后继续下一步操作[^2]。

#### 安装 PyTorch 库及相关组件

进入已经建立好的虚拟环境之后，按照官方文档推荐的方式安装适合当前系统的 PyTorch 版本及其对应的 CUDA 工具集（如果需要 GPU 支持）。通常情况下可以直接使用 Conda 来完成这一工作：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

注意这里的 `cudatoolkit` 参数应根据实际硬件情况调整至合适的版本号[^4]。

#### 将虚拟环境集成到 PyCharm IDE

启动 PyCharm 后新建项目时选择“New Project”，点击右侧齿轮图标中的 “Add Interpreter...”。接着选择“Existing environment (Requires an activated conda env)”选项卡下的相应按钮浏览定位到之前创建的 `pytorch-gpu` 环境位置，通常是类似于 `%USERPROFILE%\Anaconda3\envs\pytorch-gpu` 这样的路径；对于 Mac 用户则是 `/Users/username/miniconda3/envs/mypytorch` 类似的目录结构[^3]。

完成上述配置意味着现在可以借助 PyCharm 编辑器的强大功能编写基于 PyTorch 的机器学习程序了！

#### 测试 PyTorch 安装是否成功

最后建议在 PyCharm 内部运行一段简单的测试脚本来检验整个流程是否顺利完成：

import torch

print("PyTorch version:", torch.__version__)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())

这段代码会输出所使用的 PyTorch 版本信息及是否有可用的 NVIDIA 显卡支持。

在PyCharm里面安装pytorch

### 如何在 PyCharm IDE 中安装配置 PyTorch 深度学习库

#### 创建并激活 Conda 虚拟环境
为了确保项目的独立性和稳定性，在 PyCharm 中创建一个新的项目之前，建议先设置一个专门用于该项目的虚拟环境。对于深度学习任务来说，Conda 是一种非常方便的选择。

可以在终端执行如下命令来创建新的 conda 环境，并指定 Python 版本：

conda create --name myenv python=3.9

接着激活此新建立好的环境：

conda activate myenv

#### 安装 PyTorch 及其相关组件
一旦有了合适的运行环境之后，就可以按照官方推荐的方式去安装 PyTorch 库了。考虑到不同硬件平台的需求差异较大（比如是否有 GPU 支持），这里提供了一个适用于 CPU 的简单安装方法[^2]：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

这条命令将会从 `pytorch` 渠道获取最新版本的 PyTorch 和其他必要的依赖项。

#### 将新建的 Conda 环境关联到 PyCharm 项目中
打开 PyCharm 并启动目标项目后，进入 **File -> Settings (Ctrl+Alt+S)** 或者 Mac 上面是 **PyCharm -> Preferences** ，找到 **Project: project_name -> Python Interpreter** 。点击右上角的小齿轮图标选择 "Add..." 来添加解释器路径指向刚才创建的那个 conda 环境位置即可完成绑定操作。

此时应该能够看到已成功加载进来的包列表里包含了刚刚安装上去的 PyTorch 相关模块。

#### 测试 PyTorch 是否正常工作
最后一步是在 PyCharm 内编写一段简单的测试代码验证整个集成过程是否顺利完成。下面给出了一段用来确认 PyTorch 已经被正确安装的例子程序：

import torch

print(f'Torch version is {torch.__version__}')
if not torch.cuda.is_available():
    print('CUDA unavailable, using CPU')
else:
    print('Using CUDA device:', torch.cuda.get_device_name())
    
tensor_example = torch.rand((3, 3))
print(tensor_example)

这段脚本不仅打印出了当前使用的 PyTorch 版本号，还检测了系统内是否存在可用的 Nvidia 显卡设备；即使没有 GPU 加速支持也不必担心，因为默认情况下会切换回 CPU 执行模式继续运作下去[^1]。