如何知道什么版本的pytorch和pycharm的版本兼容与否？

可以通过查看PyTorch和PyCharm的官方文档或者社区论坛来了解它们的版本兼容性。通常，PyTorch的官方文档会列出与不同版本的PyCharm兼容的PyTorch版本。同样，PyCharm的官方文档也会列出与不同版本的PyTorch兼容的PyCharm版本。建议在使用PyTorch和PyCharm时，使用官方推荐的版本组合以确保最佳的兼容性和稳定性。

相关问题

pytorch和pycharm

PyTorch是一个流行的深度学习框架，而PyCharm是一个流行的Python集成开发环境（IDE）。PyTorch可以在任何Python环境中使用，所以它可以与PyCharm一起使用。PyCharm可以帮助开发人员更轻松地编写、调试和测试PyTorch代码，并提供许多有用的功能，如代码自动完成、调试器和版本控制集成等。因此，PyTorch和PyCharm可以很好地协同工作，提高开发效率和质量。

pytorch和PyCharm

### PyCharm 中使用 PyTorch 进行开发

#### 创建或选择 Python 解释器
为了在 PyCharm 中配置 PyTorch 开发环境，需先创建或选择合适的 Python 解释器。这一步骤确保所选解释器支持后续包的安装与调用[^1]。

# 假设已通过 Anaconda 安装了特定版本的 Python 和 PyTorch
conda create --name pytorch_env python=3.8

#### 配置 PyCharm 的 Python Interpreter
进入 PyCharm 设置界面 (`File` -> `Settings`) 并导航至 `Project: <project_name>` 下的 `Python Interpreter` 选项卡。在此处可添加新的解释器或者切换现有解释器到包含 PyTorch 的 Conda 环境中[^4]。

#### 安装必要的库
一旦选择了正确的解释器，在项目的终端内执行命令来安装所需的依赖项，比如 D2L 库用于机器学习教程：

pip install d2l==0.17.6

此命令会自动下载并安装指定版本的 Deep Learning 教程资源及其依赖关系[^3]。

#### 测试 PyTorch 及 CUDA 支持情况
编写简单的脚本来验证 PyTorch 是否成功加载以及是否能够访问 GPU 加速功能。如果一切正常，应该能看到类似以下输出的结果表明 PyTorch 已经准备好进行基于 CPU 或者 GPU 的计算任务:

import torch

print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}")
tensor_example = torch.randn((3, 5))
print(tensor_example)

当上述代码返回 `True` 表明当前环境中 PyTorch 能够利用 NVIDIA 显卡提供更高效的矩阵运算性能[^2]。