pycharm没有成功导入anaconda的pytorch

你可以尝试以下几个步骤来解决PyCharm无法成功导入Anaconda中的PyTorch的问题：

1. 确保已经安装了Anaconda和PyTorch。你可以在终端或命令提示符中运行以下命令确认安装：

   conda list

如果PyTorch不在列表中，可以使用以下命令安装：

   conda install pytorch

2. 打开PyCharm，并在顶部菜单中选择 "File"（文件）> "Settings"（设置）。

3. 在设置窗口中，选择 "Project"（项目）> "Python Interpreter"（Python解释器）。

4. 在Python Interpreter设置页面的右上角，点击齿轮图标并选择 "Add"（添加）。

5. 在弹出的对话框中，选择 "Conda Environment"（Conda环境）并点击 "OK"。

6. 选择你想要使用的Anaconda环境，并确保已勾选 "Make available to all projects"（使其对所有项目可用）。

7. 点击 "OK" 保存设置并关闭设置窗口。

现在，你的PyCharm应该成功导入Anaconda中的PyTorch。如果问题仍然存在，可以尝试重新安装PyCharm或更新Anaconda和PyTorch版本来解决。

相关问题

pycharm里使用anaconda里pytorch

如何配置？

您可以按照以下步骤配置：

1. 打开 PyCharm，选择 File -> Settings -> Project -> Project Interpreter。

2. 点击右上角的齿轮图标，选择 Add。

3. 在弹出的窗口中，选择 Conda Environment -> Existing environment。

4. 在 Interpreter 中选择 Anaconda 中的 Python 解释器路径。

5. 点击 OK，等待 PyCharm 安装所需的包。

6. 安装完成后，您可以在 PyCharm 中使用 PyTorch 了。

希望这能帮到您！

如何在PyCharm中通过Anaconda配置PyTorch环境，并管理项目依赖？

为了在PyCharm中配置使用Anaconda环境下的PyTorch，首先需要确保安装了PyCharm和Anaconda，并且对它们的基本操作有所了解。接着，根据《PyCharm与Anaconda下的PyTorch配置教程：IDE入门与包管理》的指导，可以按照以下步骤进行操作：

参考资源链接：[PyCharm与Anaconda下的PyTorch配置教程：IDE入门与包管理](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac06cce7214c316ea5c2?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 打开PyCharm，选择'File' -> 'Settings'（或'PyCharm' -> 'Preferences'在Mac上）。
2. 在'Project: [你的项目名]' -> 'Project Interpreter'中点击齿轮图标，选择'Add...'。
3. 在弹出的窗口中选择'Conda Environment'，然后选择'Existing Environment'，找到并选择你Anaconda安装目录下的python.exe或python脚本。
4. 点击'OK'后，PyCharm会列出当前Conda环境中安装的所有包。你可以在这里安装、更新或卸载Python包。
5. 为了安装PyTorch，点击右侧的 '+' 号，然后在搜索框中输入'pytorch'，根据你的需求选择合适的版本，并安装。

在配置环境依赖时，你可以使用pip或conda来安装所需的库。pip是Python的包管理工具，通过运行命令'pip install [包名]'来安装包。而conda不仅可以管理Python包，还能创建和管理多个隔离的Python环境，使用'conda install [包名]'来安装所需的包。

例如，创建一个名为'pytorch-env'的新环境，可以使用命令'conda create --name pytorch-env python=3.8'。然后激活这个环境：'conda activate pytorch-env'，接着在该环境中安装PyTorch：'conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch'。

在PyCharm中，你还需要在'Project Interpreter'窗口中选择你刚创建的环境作为项目解释器。这样，你就可以在PyCharm中使用Anaconda管理的PyTorch环境进行开发工作。

为了进一步学习PyCharm、Anaconda、pip、conda和virtualenv的高级用法，建议深入阅读《PyCharm与Anaconda下的PyTorch配置教程：IDE入门与包管理》一文。这篇文章详细介绍了如何设置和使用这些工具，将帮助你更好地管理和维护项目依赖，提高Python开发的效率和质量。

参考资源链接：[PyCharm与Anaconda下的PyTorch配置教程：IDE入门与包管理](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac06cce7214c316ea5c2?spm=1055.2569.3001.10343)