我的python版本为3.12.4，用的是Pycharm的解释器，环境为Anaconda,CUDA版本为12.2.我希望将pytorch安装到我目前版本的python上，请你为我提供完整的方法以及如何在python中配置安好的pytorch

如果你想要在Python 3.12.4、PyCharm解释器和Anaconda环境中安装CUDA 12.2版本的PyTorch，可以按照以下步骤进行：

1. **创建新环境（如果尚未创建）**:
如果还未为PyTorch创建特定的环境，可以这样做：

   conda create -n torch_12_2 python=3.12.4
   conda activate torch_12_2

2. **安装CUDA和cuDNN**:

   conda install cudatoolkit=12.2 -c anaconda
   conda install cudnn -c anaconda

确保更新你的环境到最新状态：

   conda update --all

3. **安装PyTorch**:

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这里使用pip是因为pip能够获取最新且兼容CUDA 12.2的稳定版PyTorch。

4. **确认安装**:
在Python交互式环境中（通过PyCharm的运行按钮或直接输入 `python`），尝试导入PyTorch并查看版本：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available(), torch.version.cuda)

如果输出显示有cuda可用并且是正确的版本，就说明安装成功了。

5. **配置PyCharm**:
- 在PyCharm中，点击 "File" -> "Settings" (Windows) 或 "Preferences" (Mac/Linux)。
- 在 "Project" 或 "Languages & Frameworks" 选项下，选择 "Python Interpreter"。
- 点击 "+" 添加新的解释器，然后选择 "Edit Configurations..."，添加一个新的Python解释器配置。
- 在新窗口中，选择 "Interpreter Path" 并填入 `python.exe` 的路径（通常是 `C:\Users\your_username\anaconda3\envs\torch_12_2\python.exe`，取决于你的安装位置）。
- 在 "Script path" 中填写项目的主文件夹，然后在 "Interpreter options" 输入 `-m venv env_path` （替换 `env_path` 为你的虚拟环境名）。
- 最后，在 "Interpreter name" 中输入自定义名称，比如 "PyTorch 12.2"。

6. **测试GPU支持**:
在配置好解释器后，再次运行PyTorch的相关代码，看看是否能正确地利用GPU资源。