cuda pycharm

关于在Pycharm上使用CUDA和PyTorch的问题，根据引用和引用的信息，以下是一个可能的步骤:

1. 首先，您需要安装CUDA和PyTorch。您可以按照引用中提供的详细步骤进行安装。这将包括安装CUDA并设置PyTorch的GPU版本。

2. 安装完成后，您需要在Pycharm中配置您的项目环境。根据引用中的说明，打开您的项目，点击"Python Interpreter"，然后点击"Add Interpreter"。选择"Conda Environment"，然后点击"..."按钮。在弹出的窗口中，输入以下代码查询PyTorch环境的路径：

conda info --envs

选择包含PyTorch的环境路径中的"python.exe"文件。确认选择后，您将在Pycharm中看到PyTorch的包列表。

3. 最后，您可以在Pycharm的代码文件中尝试导入PyTorch库，例如"import torch"。如果导入成功，说明您已经成功配置了Pycharm环境并可以使用PyTorch了。

请注意，以上步骤是根据引用和引用提供的信息进行的推测，具体步骤可能因您的操作系统、Pycharm版本和其他因素而有所不同。建议您在安装和配置过程中参考引用中提供的详细步骤，以确保正确地搭建Pycharm环境并使用CUDA和PyTorch。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Windows】搭建Pytorch环境(GPU版本，含CUDA、cuDNN)，并在Pycharm上使用（零基础小白向）](https://blog.csdn.net/a922922737/article/details/126620490)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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